Allelopathy: Past Achievements and Future Approaches, Proceedings of a Symposium of the Weed Science Society of America, February 9, 2000, Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The number of papers published on allelopathy was low until the 1970s but has accelerated rapidly in recent years. Alleged allelopathic activity has been suggested for numerous weed and crop species; however, many studies employed preliminary bioassays (leachates or extracts in the absence of soil). The importance of substratum and of abiotic and biotic stresses (nutrients, shade, herbides, plant diseases, herbivores), plant density, habitat, and climate has been realized in recent years. Laboratory bioassay, the first step to investigate probable involvement of allelopathy, should be designed to correspond to field conditions. Studies need to focus on the effects of (1) climatic, environmental, and habitat factors on allelopathic potential; (2) abiotic and biotic soil components on fate and biological activity of allelochemicals; and (3) allelochemicals on soil nutrient dynamics, microbial ecology, and other abiotic and biotic components. Recently, attempts to find crop cultivars with a competitive allelopathic edge have been made. Interaction of professionals from different disciplines is needed to understand the complexity of the ecosystem. The following are important topics for discussion: allelopathy and the transition to sustainable agriculture; physiological and biochemical studies; using transgenes to produce allelopathic crops; microbial allelochemicals and pathogens as weed biological agents; bioassays for allelopathy (problems and solutions); pollen allelopathy; and an ecological perspective of allelopathy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».