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Enregistrement W2996240197 · doi:10.1111/wre.12391

Genetic variation in tolerance to defoliation in <i>Cirsium arvense</i>

2019· article· en· W2996240197 sur OpenAlexaboutno aff
Michael G. Cripps, C.A. Dowsett, Sarah Jackman, Chikako van Koten, Dagmar F. Goeke, Gary J. Houliston

Notice bibliographique

RevueWeed Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry for Business Innovation and Employment
Mots-clésCirsium arvenseBiologyShootWeedThistlePerennial plantAgronomyClipping (morphology)Genetic variationHorticultureBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The perennial weed, Cirsium arvense (creeping, Canada or Californian thistle), is notorious for its ability to tolerate defoliation by mowing, herbivores or herbicides. The tolerance of 36 genotypes of C. arvense was examined by establishing pairs of clonal replicates that were assigned to a clipped or unclipped treatment. Three clippings were applied from spring to early summer to simulate repeated mowing. The average final percentage reduction caused by the repeated clipping was 18%, 72%, 32% and 50% for shoot biomass, root biomass, number of shoots and shoot height respectively. While nearly all genotypes were negatively affected by clipping, some overcompensated, and achieved greater shoot biomass, number of shoots, or increased height than their unclipped counterparts. No genotype was able to overcompensate, or fully tolerate, the lost root biomass due to repeated clipping. Genetic variation for tolerance to defoliation was detected for the number of shoots, maximum shoot height and for relative height growth rate. For relative growth rate, significant genetic variation was not detected until after the third clipping event, indicating that genotypes were equally tolerant to a moderate degree of defoliation, but upon more severe defoliation, genetic differences were evident. Since repeated defoliation is a recommended control technique, selection for more tolerant genotypes is possible and should be considered for the management of this weed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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