MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4308438683 · doi:10.1139/cjb-2022-0076

Allelopathy by the invasive garden lupine inhibits the germination of native herbs

2022· article· en· W4308438683 sur OpenAlexvenueno aff
Aino Kalske, Emilia A. Mäkinen, Satu Ramula

Notice bibliographique

RevueBotany · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAllelopathy and phytotoxic interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllelopathyGerminationFabaceaeBiologyShootBotanyInvasive speciesCaryophyllaceaeIntroduced species

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Allelopathy is the stimulatory or inhibitory effect of one plant on another plant by release of phytochemicals. It can affect the competitive interactions between plants, but the strength of the effect may depend on the tissue of the donor plant and the phylogenetic relatedness of the interacting species. Here, we examined the allelopathic effects of the invasive garden lupine Lupinus polyphyllus Lindl. (Fabaceae) on six native herbs from three families (Asteraceae, Caryophyllaceae, Fabaceae). We exposed the test species to aqueous leachates prepared from root or shoot tissue of L. polyphyllus and measured germination rate and germination time. Both leachates inhibited germination in all species (13%–84%), but shoot leachate was more allelopathic than root leachate in case of Fabaceae and Caryophyllaceae. Plants from closely related Fabaceae were least affected by L. polyphyllus leachates in terms of germination rate, but leachates delayed their germination. These results demonstrate that the invasive L. polyphyllus can inhibit the germination of co-occurring native species and suggest that allelopathy likely contributes to its invasion success. Our results have implications for management of invasive L. polyphyllus populations, emphasising the importance of the removal of mown plant material to diminish inhibitory allelopathic effects on local plants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBotanyMême sujetAllelopathy and phytotoxic interactionsTravaux en français237 207