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Enregistrement W3172897003 · doi:10.3389/fpls.2021.698202

Glyphosate-Based Herbicides Alter the Reproductive Morphology of Rosa acicularis (Prickly Rose)

2021· article· en· W3172897003 sur OpenAlexafffundabout
Alexandra R. Golt, Lisa J. Wood

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversities Space Research AssociationUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésGlyphosatePollenBiologyUnderstoryTaigaBotanyShrubBiodiversityAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glyphosate is a broad-spectrum herbicide that is widely used in many different commercial formulations. Glyphosate-based herbicides (GBH) are used in forestry operations to reduce populations of plants that compete with merchantable conifers. Past research has found that low-dose GBH applications caused male sterility in agriculturally relevant plants, sparking a need to determine the potential impacts of forestry-related GBH applications on understory plants. We investigated the effects of GBH on the reproductive morphology of Rosa acicularis , a highly prevalent understory shrub within British Columbia, Canada, growing on three operational forestry cutblocks treated with 1.782 kg a.i./ha of glyphosate, in the Omineca Region, and also in a controlled experiment. We analyzed floral and pollen morphology from treated plants and compared these with untreated plants in both scenarios. Pollen viability of treated plants was reduced by an average of 66%, and >30% of anthers were non-dehiscent compared to controls across our three field sites and experimental plants. We also found alterations in pollen and petal morphology in flowers from treated sites and glyphosate residues present in floral tissues 2 years after GBH applications. It is important to fully understand how long GBH-induced change will impact forest vegetation, to preserve natural forest biodiversity and reduce anthropogenic influences on boreal forest ecosystems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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