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Enregistrement W4412726788 · doi:10.1111/nph.70415

A critical reassessment of the novel weapons hypothesis and allelopathy as an adaptive strategy that facilitates plant invasion

2025· review· en· W4412726788 sur OpenAlexafffund
Robert I. Colautti, Pedro M. Antunes

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAllelopathy and phytotoxic interactions
Établissements canadiensAlgoma UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAllelopathyBiologyEcologyBiochemical engineeringBotanyGerminationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Plants have evolved an assortment of chemical adaptations that integrate environmental cues with developmental processes to regulate growth and reproduction. A subset of these phytochemicals may be considered allelopathic adaptations if they enhance fitness by suppressing competition for limiting resources. Despite compelling critiques by John Harper almost a half century ago, research on allelopathy nonetheless experienced a revival at the turn of the 21 st century that gave rise to a ‘novel weapons hypothesis’ (NWH) to explain plant invasions. We briefly review the storied history of allelopathy and apply a systematic literature review to scrutinize the NWH from an eco‐evolutionary perspective. Although it remains a highly influential metaphor, we find confused definitions and insufficient empirical evidence to support the NWH. Channeling Harper's original critiques, we propose that research on the NWH – and allelopathy more generally – would benefit from field experiments that causally link plant chemistry and competitive interactions to resource availability, fitness components, and population growth. We introduce a set of postulates to help address confusion over definitions and guide empirical tests of the causal processes linking plant chemistry to competitive outcomes, adaptive evolution, and the structure of plant communities.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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