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Enregistrement W4415453920 · doi:10.1371/journal.pone.0333818

Fertilizer and fungicide reduce herbicide efficacy and enhance growth of invasive common tansy (Tanacetum vulgare)

2025· article· en· W4415453920 sur OpenAlexafffund
Jonathan Bennett, Obaida Elshamy, Matthew Trefiak, John Paul Wasan

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFungicideBiomass (ecology)BiodiversityFertilizerAgrochemicalAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common tansy (Tanacetum vulgare; Asteraceae) is a widespread invasive species in North America that threatens biodiversity and agricultural productivity by displacing resident vegetation. Combined with being unpalatable, it can be toxic and thus poses significant challenges for the livestock industry. Current tansy control strategies are largely chemical and rely on a suite of synthetic auxin herbicides. The need for reapplication may lead to resistance development in addition to significant biodiversity losses. Recent work suggests that invasive Asteraceae may rely on symbiotic arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) to give them a competitive advantage. We hypothesized that suppressing AMF would reduce tansy growth and reduce reliance on more damaging herbicides. Fungicides and fertilizers, known to suppress AMF, may be potential tools for tansy suppression by reducing its competitive ability; however, both may also enhance invader growth and represent a significant risk. We conducted a two-year experiment crossing three herbicides, with varying degrees of residual control, with fungicide and fertilizer treatments to explore their effects on tansy. Despite initially reducing AMF abundances, both fertilizer and fungicide unexpectedly improved tansy growth, especially when applied with the non-residual herbicide (2,4-D), where strong control was eliminated by either treatment. This suggests that, at least at our study site, any suppression of AMF did not affect tansy strongly enough to overcome the benefits of increased nutrients and pathogen suppression. Independent of fungicide or fertilizer, all three herbicides reduced tansy biomass and increased community biomass by year two, driven by increases in grasses. The most effective herbicide (picloram), however, also caused the greatest declines in broadleaf plants, leading to significant species losses. Conversely, 2,4-D was only slightly less effective after two years, while having limited non-target effects. Non-residual herbicides, like 2-4D, may offer a better balance between tansy control and biodiversity conservation.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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