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Enregistrement W4303696778 · doi:10.5539/jas.v14n11p19

Soil Nematode Trophic Group Composition and Influence on Growth of Amaranthus palmeri and Parthenium hysterophorus

2022· article· en· W4303696778 sur OpenAlexvenueno aff
Orlando García, Dana Garibaldi, Krissa Jhaveri, Jake Lanoue, Pushpa Soti

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Texas Rio Grande Valley
Mots-clésParthenium hysterophorusBiologyNematodeAgronomyWeedCropTrophic levelRhizosphereEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weeds have a significant impact on agricultural systems. They not only cause a loss in crop yield by competing with them for resources, but they can also serve hosts for several pests and parasties such as plant parasitic nematodes casusing additional crop loss. The aim of this study was to analyze plant-nematode feedback in two major weeds, Amaranthus palmeri S Watson and Parthenium hysterophorus L. First, a field survey was conducted to determine the rhizosphere nematode trophic groups associated with these two plants in the summer of 2020 and 2021. Then a 6-week greenhouse study was conducted where the two weed species were treated with nematode communities extracted from their respective rhizospheres. Results from this study show that both weeds harbored a high number of herbivore nematodes, followed by fungivore and bacterivore nematodes. Total number of these nematodes were highly influenced by total sol carbon, pH and salinity. Under greenhouse conditions, the nematode treatment did not have any impact on the growth of P. hysterophorus but A. palmeri plants treated with nematodes had significantly higher above ground biomass. In conclusion, plant-nematode relationships are complex. Given the extent of direct damage caused by these weeds and plant parasitic nematodes in global crop production, the weeds-nematode feedback warrants further detailed studies.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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