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Enregistrement W1545922884 · doi:10.1002/wsb.321

Impacts and management of invasive cool‐season grasses in the Northern Great Plains: Challenges and opportunities for wildlife

2013· article· en· W1545922884 sur OpenAlexaff
Susan N. Ellis‐Felege, Cami S. Dixon, Scott D. Wilson

Notice bibliographique

RevueWildlife Society Bulletin · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeBromus tectorumGrasslandHabitatGeographyEcologyRangelandAgroforestryWildlife conservationVegetation (pathology)Native plantWildlife managementIntroduced speciesInvasive speciesBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Grasslands of the Northern Great Plains of North America are in the midst of extensive human‐driven loss and redistribution of important species. Invasive plants contribute to degradation of this ecosystem and present monumental challenges for natural resource managers. Widespread decreases in populations of grassland‐dependent wildlife, particularly birds, have been documented, but relatively little research has been focused on direct responses of wildlife to invading plants relative to native vegetation. Smooth brome ( Bromus inermis ) and Kentucky bluegrass ( Poa pratensis ) are 2 invasive cool‐season grass species found across much of the Northern Great Plains that continue to expand despite management actions intended to reduce them. With eradication unlikely, creativity, cooperation, and science‐based management (e.g., Adaptive Management) are paramount to protect and restore the integrity of grassland habitats across the Northern Great Plains. Published 2013. This article is a U.S. Government work and is in the public domain in the USA.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSans objet
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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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