The effect of competition from different weed species on the growth of <i>Betula pendula</i> seedlings
Notice bibliographique
Résumé
The identification of less competitive weed species and infestation rates might allow weeding operations to be better targeted, help conserve local plant biodiversity, and facilitate reductions in the amount of herbicide used to achieve woodland regeneration. Therefore, the effect of competition from pure stands of Cirsium vulgare (Savi) Ten., Epilobium ciliatum Raf., Holcus lanatus L., Poa annua L., and Persicaria maculosa Gray on Betula pendula Roth was investigated over 2 years. All weed species reduced tree growth significantly compared with weed-free plots, but there were no significant differences among species. When Lolium perenne L., Rumex obtusifolius L., and Cirsium vulgare were established at four densities in plots containing newly planted B. pendula over a 1-year period, all weed species reduced tree growth, but Lolium perenne was the most competitive. Weed density had no significant effect, indicating that even sparse weed growth can have a major impact on tree performance. None of the treatments affected B. pendula survival. These results confirm the inhibitory effects of a range of weed species on tree growth, but not survival, and the capacity of B. pendula to recover in the second year after planting from an initial check in growth. Percent cover was a good explanatory variable for models developed to describe the effects of weeds on tree growth, and preliminary competition indices for the different species are presented.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».