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Enregistrement W2146393949 · doi:10.1139/b05-127

Effects of asulam spraying on non-target ferns

2005· article· en· W2146393949 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer K. Rowntree, E. Sheffield

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBayer CropScienceUniversity of Manchester
Mots-clésPteridium aquilinumBrackenFernHorticultureBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The systemic herbicide asulam is used extensively to control the weedy fern bracken ( Pteridium aquilinum (L.) Kuhn). Other ferns were thought to be highly sensitive to asulam exposure, but there has been a dearth of experimental evidence. Eight fern species were exposed to asulam spray at three different application rates or a control of water. Asulam was applied at the recommended field application rate for bracken clearance, and at two further rates corresponding to 10 and 50 m downwind of an aerial spray event. Damage was assessed over two seasons. All ferns tested were severely damaged by exposure to the highest application rate, but sensitivity varied between species. Maximum damage occurred 1 year after spraying, and limited signs of recovery could be seen by the second season. The effects of adding the adjuvant Agral ® to applications of asulam were tested on the threatened pteridophyte Pilularia globulifera L. No damage additional to that caused by exposure to asulam was observed. This work supports the view that 50 m buffer zones are sufficient to protect sensitive ferns from the effects of aerial spraying with asulam, provided that drift-reducing nozzles are used and the manufacturer’s application guidelines are observed.

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)0,000
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 enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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