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Enregistrement W4401316179 · doi:10.1101/2024.07.31.606087

Investigating the links between trifluralin persistence in Western Australian soils and trifluralin resistance in resident annual ryegrass ( <i>Lolium rigidum</i> ) populations

2024· preprint· en· W4401316179 sur OpenAlexaff
Danica E. Goggin, Tim Boyes, Roberto Busi, Ken Flower

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrifluralinLolium rigidumAgronomyBiologyLoliumWeedResistance (ecology)Weed controlPendimethalinPoaceaeHerbicide resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The pre-emergence herbicide trifluralin is widely used in the minimum-tillage cropping systems of Australia, with the result that resistance to trifluralin is increasing in the major weed of the region, annual ryegrass ( Lolium rigidum ). Repeated exposure to low herbicide rates is also known to result in the rapid evolution of resistance in weed populations. As trifluralin is highly volatile, readily photo-decomposed, metabolised by soil microbes and to bind strongly to soil organic matter, there are many factors that could result in weed populations receiving reduced (even sub-lethal) rates of the herbicide. To investigate whether trifluralin dissipation could play a role in the increasing levels of trifluralin resistance in annual ryegrass, resistance levels of populations from 18 Western Australian farms were compared with the dissipation rate of trifluralin applied to soil collected from these farms. Although there was no direct correlation between resistance level and trifluralin half-life, there were links between resistance and soil properties which suggest that higher rates of trifluralin dissipation could make a minor contribution to the development of resistance.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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