Quantifying and Disentangling the Competition Effect of a Weed Community in a Long-Term Biennial Cereal-Legume Rotation
Notice bibliographique
Résumé
Weeds are a permanent constraint on crop productivity in agriculture. Due to the importance of the effect of weeds on the crop, there has been great interest in establishing the competitive ability of each species to optimize its control. This work presents a new methodology approach to determining the relative competitiveness of weed species based on population dynamics theory, which is applied to establish the competitiveness of Papaver rhoeas L. (PAP), Veronica hederifolia L. (VER), Descurainia sophia L. (DES) and Fumaria spp. (FUM) infesting a biennial cereal-legume rotation under conventional tillage. Data to fit the nonlinear population dynamic models were obtained from a long-term experiment (32 years) in Mediterranean drylands. The results showed asymmetric competitive interactions, and the competitive ability of weeds was crop specific. In cereals, the competitiveness ranking order was FUM > PAP > VER > DES, with strong interspecific competition; in legumes, it was VER > FUM > DES > PAP, with weak interspecific competition intensity. Overall, intraspecific competition was stronger than interspecific competition in the rotation system. The information gained in these studies can provide insights into the role of the intraspecific and interspecific competition in weed communities and help identify weed species that are relatively poor competitors in given crops.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».