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Enregistrement W1909773185 · doi:10.1614/ipsm-d-14-00066.1

Testing Integrated Management Strategies for Tall Buttercup (<i>Ranunculus acris</i>) in Irrigated Hayfield Meadows

2015· article· en· W1909773185 sur OpenAlexfundaboutno aff
Hally Kirsten. Strevey, Jane M. Mangold

Notice bibliographique

RevueInvasive Plant Science and Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and fungal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSyngenta Canada
Mots-clésForageAgronomyHuman fertilizationEnvironmental scienceDicambaGrasslandWeed controlBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tall buttercup is an invasive forb that has been reported in all but eight states and one Canadian province. The species has been of concern in Montana where it has invaded over 8,300 ha, and it has been particularly problematic in irrigated hayfield meadows that are used for forage production. This study sought to develop an integrated management strategy to control tall buttercup while maintaining forage production. Research was conducted over 2 yr at flood-irrigated and subirrigated hayfield meadows near Twin Bridges, MT. Treatments were randomly applied in a split-plot design with four replications at both sites. Herbicide treatments occurred at the whole-plot level: nonsprayed, aminopyralid (172 g ai ha −1 ), aminocyclopyrachlor + chlorsulfuron (83 g ai ha −1 + 33 g ai ha −1 ), and dicamba (981 g ai ha −1 ). Split plots consisted of mowing and fertilization (28 kg N ha −1 ). All herbicides provided up to 2 yr of tall buttercup control at both sites. In the second year, aminocyclopyrachlor + chlorsulfuron and aminopyralid reduced tall buttercup by 93% and 96%, respectively, for the subirrigated and flood-irrigated sites. At the subirrigated site, mowing reduced tall buttercup by 71%, and fertilization reduced it by 57%. Forage decreased following aminocyclopyrachlor + chlorsulfuron treatments. The integration of herbicide, mowing, and fertilization did not improve tall buttercup control.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,174 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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