Are Turf-type Tall Fescue Cultivars Useful for Reducing Wildlife Hazards in Airport Environments?
Notice bibliographique
Résumé
Wildlife-aircraft collisions pose a serious risk to aircraft and cost civil aviation over US$1 billion worldwide annually. Habitat management within airport environments is the most important long-term component of an integrated approach to reduce the use of airfields by hazardous wildlife. Recent research has demonstrated that Canada geese avoid foraging on endophyte-infected tall fescue; consequently, this turfgrass might be useful in airfield revegetation and seeding projects. Although some research evaluating commercially available tall fescue cultivars on airfields has been conducted, additional information is needed to determine if tall fescue cultivars might be viable for airfields in various regions of the U.S. In 2007, a study was initiated to examine the establishment of currently available high-endophyte �‘turf-type’ tall fescue grasses at 9 airfields. The objectives were to: 1) determine if selected tall fescue cultivars establish on airfields across the U.S. and 2) provide airport-specific recommendations for tall fescue cultivar selection. At each airfield, 12 tall fescue cultivars were seeded into 3 replicate experimental plots in either fall of 2007 or spring of 2008. Although tall fescue cover varied among airports, most cultivars resulted in similar amounts of tall fescue cover after one or two growing seasons. This study demonstrates and identifies tall fescue cultivars that will grow successfully in the environmental conditions found on these airfields while providing airfield vegetation that is minimally attractive to wildlife hazardous to aviation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».