MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2165030738 · doi:10.1614/ipsm-d-11-00054.1

Evaluating Alternative Weed Management Strategies for Three Montana Landscapes

2013· article· en· W2165030738 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInvasive Plant Science and Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensCentre For Cold Ocean Resources Engineering
Organismes subventionnairesMontana Department of Agriculture
Mots-clésWeed controlEnvironmental resource managementEcologyAgroforestryGeographyEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Determining the best strategy for allocating weed management resources across and between landscapes is challenging because of the uncertainties and large temporal and spatial scales involved. Ecological models of invasive plant spread and control provide a practical tool with which to evaluate alternative management strategies at landscape scales. We developed a spatially explicit model for the spread and control of spotted knapweed and leafy spurge across three Montana landscapes. The objective of the model was to determine the ecological and economic costs and benefits of alternative strategies across landscapes of varying size and stages of infestation. Our results indicate that (1) in the absence of management the area infested will continue to increase exponentially leading to a substantial cost in foregone grazing revenues; (2) even though the costs of management actions are substantial, there is a net economic benefit associated with a broad range of management strategies; (3) strategies a that prioritize targeting small new infestations consistently outperform strategies that target large established patches; and (4) inconsistent treatment and short-term delays can greatly reduce the economic and ecological benefits of management.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,519
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,247 · 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