Effects of Sublethal Doses of Herbicides on the Competitive Interactions Between 2 Nontarget Plants, <i>Centaurea cyanus</i> L. and <i>Silene noctiflora</i> L.
Notice bibliographique
Résumé
Plant competitive interactions influence the effect of herbicides, and the effect of competitive interactions on plant responses may be important to include in the ecological risk assessment of herbicides. In the present study the effect of competitive interactions and sublethal doses of 2 herbicides on plant species was investigated in competition experiments and fitted to empirical competition models. Two nontarget species commonly found in agroecosystems (Centaurea cyanus L. and Silene noctiflora L.) and 2 herbicides (glyphosate and metsulfuron methyl) were used in separate experiments. Plants were sprayed at the 6- to 8-leaf stage. Effects of herbicide treatments and plant density were modeled by generalization of a discrete hyperbolic competition model. The 10% effective dose (ED10) was calculated for C. cyanus. All experiments showed that as density increased, plants were negatively affected. Furthermore, in all cases, C. cyanus remained a better competitor than S. noctiflora. Nevertheless, the density of S. noctiflora (competitor) was an influential element in determining the ED10 of C. cyanus measured at the mature stage. With herbicide exposure, the competitive interactions were further altered; C. cyanus was less affected by glyphosate when S. noctiflora increased to high density. In contrast, at the young stage, conspecific density was important in determining the sensitivity of C. cyanus to metsulfuron methyl, whereas the density of the competitor S. noctiflora had a limited influence. Overall, the results demonstrate the importance of integrating the effect of herbicide and species interactions measured at the reproductive stage into the ecological risk assessments of pesticides. Environ Toxicol Chem 2019;38:2053-2064. © 2019 SETAC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».