Soybean and common ragweed (Ambrosia artemisiifolia) growth in monoculture and mixture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how plants alter their growth in response to interplant competition is an overlooked but complex problem. Previous studies have characterized the effect of light and water stress on soybean or common ragweed growth in monoculture, but no study has characterized soybean and common ragweed growth in mixture. A field study was conducted in 2015 and 2016 at the University of Nebraska-Lincoln to characterize the growth response of soybean and common ragweed with different irrigation levels and intraspecific and interspecific interference. The experiment was arranged in a split-plot design with irrigation level (0, 50%, 100% replacement of simulated evapotranspiration) as the main plot and common ragweed density (0, 2, 6, 12 plants m −1 row) as the subplot. Crop- and weed-free controls and three mixture treatments were included as subplots. Periodic destructive samples of leaf area and biomass of different organ groups were collected, and leaf area index (LAI), aboveground biomass partitioning, specific leaf area (SLA), and leaf area ratio (LAR) were calculated. Additionally, soybean and common ragweed yield were harvested, and 100-seed weight and seed production were determined. Soybean did not alter biomass partitioning, SLA, or LAR in mixture with common ragweed. Soybean LAI, biomass, and seed size were affected by increasing common ragweed density. Conversely, common ragweed partitioned less new biomass to leaves and increased SLA in response to increased interference. Common ragweed LAI, biomass, and seed number were reduced by the presence of soybean and increasing common ragweed density; however, seed weight was not affected. Results show that adjustment in biomass partitioning, SLA, and LAR is not the method that soybean uses to remain plastic under competition for light. Common ragweed demonstrated plasticity in both biomass partitioning and SLA, indicating an ability to maintain productivity under intra- and inter-specific competition for light or soil resources.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».