Biomass allocation of <i>Vincetoxicum rossicum</i> and <i>V. nigrum</i> in contrasting competitive environments
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE: Understanding how drought and biomass allocation patterns influence competitive ability can help identify traits related to invasiveness and guide management. Vincetoxicum nigrum and V. rossicum are increasingly problematic herbaceous perennial vines in the northeastern United States and southeastern Canada. METHODS: Using a greenhouse experiment, we investigated how biomass allocation and competition intensity of Vincetoxicum spp. responded to four competitive regimes at two levels of soil water availability in the presence of conspecific or congeneric neighbors. RESULTS: Soil moisture was the most important influence on growth and biomass allocation. Vincetoxicum nigrum had a greater capacity for growth and reproduction than V. rossicum, especially under drought. Drought reduced the probability of reproduction for V. rossicum. Vincetoxicum rossicum had a higher root-to-shoot ratio than V. nigrum under adequate soil moisture. This difference more than doubled under drought. Under interspecific competition, V. nigrum maximized its biomass, while V. rossicum limited aboveground growth and reproduction. Root-only competition increased shoot and root biomass relative to shoot-only competition. The effects of root and shoot competition were additive under interspecific competition, but interacted under intraspecific competition (negative interaction under drought and positive interaction under sufficient soil moisture). CONCLUSIONS: Management strategies targeting mixed populations of V. rossicum and V. nigrum are most important under ample water availability. Under drought conditions, strategies focused on V. nigrum should effectively limit Vincetoxicum growth and seed reproduction. Phenotypic plasticity and the positive competition intensity associated with drought in monocultures may contribute to drought resistance in these invasive species.
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 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 ».