Morphological traits for rapid and simple separation of native and introduced common reed (<i>Phragmites australis</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Effective management of the introduced invasive grass common reed [ Phragmites australis (Cav.) Trin. ex Steud.] requires the ability to differentiate between the introduced and native subspecies found in North America. While genetic tools are useful for discriminating between the subspecies, morphological identification is a useful complementary approach that is low to zero cost and does not require specialized equipment or technical expertise. The objective of our study was to identify the best morphological traits for rapid and simple identification of native and introduced P. australis. A suite of 22 morphological traits were measured in 21 introduced and 27 native P. australis populations identified by genetic barcoding across southern Ontario, Canada. Traits were compared between the subspecies to identify measurements that offered reliable, diagnostic separation. Overall, 21 of the 22 traits differed between the subspecies, with four offering complete separation: the retention of leaf sheaths on dead stems; a categorical assessment of stem color; the base height of the ligule, excluding the hairy fringe; and a combined measurement of leaf length and lower glume length. Additionally, round fungal spots on the stem occurred only on the native subspecies and never on the sampled introduced populations. The high degree of variation observed in traits within and between the subspecies cautions against a “common wisdom” approach to identification or automatic interpretation of intermediate traits as indicative of aberrant populations or hybridization. As an alternative, we have compiled the five best traits into a checklist of simple and reliable measurements to identify native and introduced P. australis . This guide will be most applicable for samples collected in the late summer and fall in the Great Lakes region but can also inform best practices for morphological identification in other regions as well.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».