Herbicide usage for invasive non‐native plant management in wildland areas of North America
Notice bibliographique
Résumé
Summary In North America, herbicides are commonly used to control non‐native invasive plants on public wildlands. Little is known about the magnitude, efficacy and financial costs of this practice, although this information is crucial for policymakers, researchers, land managers, pesticide producers and the general public. In Canada and Mexico, herbicide usage data have not been tracked by agencies. In the USA , data archiving has been implemented by federal land managing agencies. However, while area sprayed and amounts of herbicides have been documented to varying degrees, efficacy and financial costs have not been recorded in a standardized and consistent manner and data publication has been insufficient. Based on requested data, we estimate that in the USA , half a million hectares of public wildlands were sprayed with herbicides in 2010, representing 201 tonnes. Although non‐selective, glyphosate was the most commonly used active ingredient. Synthesis and applications . Increasing efforts by land management agencies to collect and share herbicide usage data is a key step towards narrowing the knowledge gap on herbicide usage in invasive non‐native plant management on public wildlands. Land managers and policymakers in particular would benefit from an enhanced flow of information on efficacy, costs and effects of herbicides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».