Ten Ways That Weed Evolution Defies Human Management Efforts Amidst a Changing Climate
Notice bibliographique
Résumé
The ability of weeds to evolve is key to their success, and the relationship between weeds and humans is marked by co-evolution going back to the agricultural revolution, with weeds evolving to counter human management actions. In recent years, climate change has emerged as yet another selection pressure imposed on weeds by humans, and weeds are likewise very capable of adapting to this latest stress of human origin. This review summarizes 10 ways this adaptation occurs: (1) general-purpose genotypes, (2) life history strategies, (3) ability to evolve rapidly, (4) epigenetic capacity, (5) hybridization, (6) herbicide resistance, (7) herbicide tolerance, (8) cropping systems vulnerability, (9) co-evolution of weeds with human management, and (10) the ability of weeds to ride the climate storm humans have generated. As pioneer species ecologically, these 10 ways enable weeds to adapt to the numerous impacts of climate change, including warming temperatures, elevated CO2, frequent droughts and extreme weather events. We conclude that although these 10 ways present formidable challenges for weed management, the novelty arising from weed evolution could be used creatively to prospect for genetic material to be used in crop improvement, and to develop a more holistic means of managing agroecosystems.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».