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Enregistrement W3116940306 · doi:10.21203/rs.3.rs-38850/v2

Effects of various nitrogen regimes on the ability of rapeseed (Brassica napus L.) to suppress littleseed canarygrass (Phalaris minor Retz.)

2021· preprint· en· W3116940306 sur OpenAlexaff
Gaofeng Xu, Shicai Shen, Yun Zhang, David R. Cléments, Shaosong Yang, Liyao Dong, Fudou Zhang

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensTrinity Western University
Organismes subventionnairesApplied Basic Research Foundation of Yunnan ProvinceChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRapeseedPhalaris minorBrassicaAgronomyNitrogenPhalaris arundinaceaBiologyChemistryCrop

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background : Littleseed canarygrass ( Phalaris minor Retz.) is one of the most troublesome invasive weeds infesting winter crops in Yunnan Province, China. Our previous study found that rapeseed ( Bassica napus L.) was a logical candidate crop to control littleseed canarygrass in agroecosystems. Nitrogen (N) could impact plant community composition by altering competitive interactions, however, the effects of different N regimes on weed control efficacy of rapeseed were unknown. Here, we report the effects of different N regimes on the competitiveness of rapeseed with littleseed canarygrass and accompanying differences in photosynthetic characteristics. Results : The results showed that the rapeseed yield and its control efficacy on littleseed canarygrass were significantly affected (P<0.05) under different N regimes, and the control efficacy of littleseed canarygrass by rapeseed increased first and then decreased with the increase of basal nitrogen rates, while increasing topdressing N rates increased control efficacy of littleseed canarygrass by rapeseed. In fact, yield and weed control efficacy of rapeseed was most ideal when both basal and top-dressing N was 90 kg·ha -1 . We also found that N significantly impacted the competitive ability of rapeseed to littleseed canarygrass and rapeseed had the highest competitive ability when both basal and top-dressing N was 90 kg·ha -1 . With the increase of basal nitrogen rates, competitive balance index (CB) of rapeseed increased initially but decreased beyond an optimal level. CB continually increased with increasing of topdressing N rates. Our research also showed level and period of N application had a significant effect (P<0.01) on the photosynthetic rate (Pn) and chlorophyll content (Chl) of both rapeseed and littleseed canarygrass. Under the same N application regime, the Pn and Chl of littleseed canarygrass were higher than that of rapeseed in December, while the Pn and Chl of rapeseed was higher than that of littleseed canarygrass in February. Our study indicated that photosynthetic characteristics of rapeseed and littleseed canarygrass in different growth stages differ in their sensitivity to N regimes, creating a dynamic competitive relationship. Conclusions : Together, our results demonstrated that optimal application of fertilizer N could help rapeseed produce higher yields and greater weed control efficacy, suggesting that future modeling or experimental studies on utilizing crops to control invasive weeds should carefully consider both timing and placement of N.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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