Water Chestnut: Field Observations, Competition, and Seed Germination and Viability in Lake Ontario Coastal Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Water chestnut (Trapa natans L.) has recently invaded an increasing number of sites in New York State, particularly Lake Ontario coastal wetlands. It can severely inhibit ecosystem functioning and can be costly to control. To understand this exotic invasive plant more thoroughly, field observations and experiments were performed. The field observations were made in Lake Ontario coastal wetlands during the 2014 growing season. Percent coverage, time of flowering, time of seed production, and co-occurring species were noted. A competition experiment was performed using water chestnut and white water lily (Nymphaea odorata Aiton). They were planted together and in monocultures of differing densities. A greenhouse germination experiment in aquaria was conducted on water chestnut seeds using light and temperature as treatments, and seed-viability was examined to assess development stage and cold-stratification requirements. Water lily was the better competitor of the two, but water chestnut had very high germination success. Water chestnut germination does not seem to be inhibited by temperature or by exposure to shade. The seeds do, however, need to be mature and cold-stratified (subjected to a period of cold temperatures for dormancy) to germinate. Water chestnut’s tolerance to temperature, shade, and water depth has serious implications for Great Lakes wetlands if not controlled. There are a few control methods that could prove to be useful, but more research is needed before they are used in field settings. Early detection and manually pulling small patches of plants is a viable option at present.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».