Herbage Yield Losses in Perennial Pasture Due to Canada Thistle (<i>Cirsium arvense</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Although the impact of Canada thistle (CT) on annual crop production is relatively well established, few investigations report on this weed's impact within perennial pastures. This field study assessed herbage yield losses within eight central Alberta pastures from 1999 to 2001. Each pasture was sampled in 1999 to quantify thistle and herbage biomass within 25 permanent plots. CT was controlled in 2000 and the response of vegetation measured in 2000 and 2001. Before removal, significant negative relationships (P < 0.05) between thistle abundance and herbage were noted at six sites. After thistle removal, herbage at several sites displayed positive responses. Both thistle density and biomass adequately predicted herbage yield loss. Yield losses due to CT can be substantial, peaking at 2 kg/ha for each kilogram of standing thistle biomass and 4.3 kg/ha with each additional thistle stem per square meter. Demonstrated yield losses were variable among sites however, likely due to factors such as heterogeneity in soils, available moisture, and variation in disturbance history or pasture vegetation composition. CT management in perennial pastures of western Canada may enhance pasture production, but further research is required to reliably predict the ability of pastures to respond.
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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) | 0,000 | 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 ».