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Enregistrement W2604282060 · doi:10.1177/1940082917697264

Potential of Biochar to Mitigate Allelopathic Effects in Tropical Island Invasive Plants

2017· article· en· W2604282060 sur OpenAlexaff
Leeladarshini Sujeeun, Sean C. Thomas

Notice bibliographique

RevueTropical Conservation Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAllelopathy and phytotoxic interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllelopathyBiocharGerminationSeedlingBiomass (ecology)AgronomyBiologyRaphanusBotanyChemistryPyrolysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many tropical invasive species have strong allelopathic effects. Pyrolyzed waste biomass (“biochar”) has sorptive properties that can reduce the bioavailability of a variety of toxic organic compounds, including pesticides and naturally occurring phenolic acids; however, sorption of allelochemicals has received little attention. Strawberry guava ( Psidium cattleianum) and lemongrass ( Cymbopogon flexuosa) are important tropical island invasives thought to be allelopathic. Leaf extracts of both species were treated with two biochars (made from maize stalk and coconut husk feedstocks) and applied to maize ( Zea mays) and radish ( Raphanus sativus) seeds in a factorial design involving leaf extract and biochar dosages. Leaf extracts of both species had large inhibitory effects on germination and seedling growth, particularly at higher dosages, consistent with allelopathic effects. Biochar treatments positively affected seed germination and early seedling development consistent with sorption of these allelochemicals; in some cases, “rescue” effects occurred, in which biochar treatments completely counteracted allelopathic effects. Biochar leachates alone also generally had positive effects on seed germination and seedling development. We conclude that biochars have promise as a tool for combatting invasive allelopathic plants in tropical island ecosystems. The relative ease of biochar production using “low-tech” methods, and multiple benefits of biochar in enhancing soil productivity and carbon sequestration, may make such an approach viable in many developing countries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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