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Enregistrement W1980820986 · doi:10.1614/ipsm-d-14-00037.1

Russian-olive (<i>Elaeagnus angustifolia</i>) Biology and Ecology and its Potential to Invade Northern North American Riparian Ecosystems

2015· article· en· W1980820986 sur OpenAlexafffundabout
Liana Kelsey Diane Collette, Jason Pither

Notice bibliographique

RevueInvasive Plant Science and Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésRiparian zoneEcosystemEcologyInvasive speciesGeographyAgricultureAgroforestryHabitatBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Russian-olive is a small tree or large multistemmed shrub that was introduced to Canada and the United States from Eurasia in the early 1900s. It was provisioned in large numbers during the last century to prairie farmers as a shelterbelt plant and remains a popular and widely available ornamental. Now invasive within some riparian ecosystems in the western United States, Russian-olive has been declared noxious in the states of Colorado and New Mexico. With traits including high shade tolerance and a symbiotic association with nitrogen-fixing bacteria, Russian-olive has the potential to dominate riparian vegetation and thus radically transform riparian ecosystems. Especially alarming is its capacity to influence nutrient dynamics within aquatic food webs. Our objective is to draw attention to Russian-olive as a potential threat to riparian ecosystems within Canada, especially in the southwest, where invasion is becoming commonplace. We review what is known about its biology and about the threats it poses to native organisms and ecosystems, and we summarize management and control efforts that are currently underway. We conclude by proposing a research agenda aimed at clarifying whether and how Russian-olive poses a threat to riparian ecosystems within western Canada.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,459

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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