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Enregistrement W2592147008 · doi:10.2298/abs160212092v

Velvetleaf (Abutilon theophrasti Medik.) productivity in competitive conditions

2016· article· en· W2592147008 sur OpenAlexaff
Sаvа Vrbničаnin, Eleonora Onć-Jovanović, Drаgаnа Bоžić, Marija Sarić‐Krsmanović, Danijela Pavlović, Goran Malidža, Snežana Jarić

Notice bibliographique

RevueArchives of Biological Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesFP7 Research Potential of Convergence RegionsMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésAbutilonWeedBiologyMonocultureAgronomyCompetition (biology)ProductivityInterspecific competitionPopulationWeed controlIntraspecific competitionBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Velvetleaf (Abutilon theophrasti Medik.) is an invasive alien species in many countries and one of the major weeds in summer row crops worldwide. Weed-management techniques that reduce weed production need to be investigated to provide new approaches. The first step in this process is the determination of weed productivity in different competitive conditions. Field experiments were conducted in 2006 and 2008 in an experimental field in Padinska Skela to quantify growth and seed production of velvetleaf in maize, as well as in a velvetleaf monoculture. A density of velvetleaf ranging from 1 to 8 plants m-1 was artificially created. In a mixture with maize, velvetleaf was sown in crop rows. The growth of velvetleaf was estimated based on plant height, fresh aboveground biomass and leaf area index (LAI). Velvetleaf fecundity was determined as seed mass plant-1 and seed mass m-2. Differences between years in plant production were very prominent. In general, velvetleaf productivity in maize depended on its density. Intraspecific competition had a major influence on growth and seed production when velvetleaf density was from 4 to 8 plants m-1 in maize rows. This information indicates that environmental conditions and weed density can promote/reduce inter- and intraspecific competition and help in the construction of population dynamics models to predict population density, seed bank and competitiveness of weeds and reduce inputs for weed management.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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