Glyphosate, steam and cutting for non‐native plant control in Alberta fescue grassland restoration
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Question What are the effects of cutting, glyphosate application and steam application on abundance and diversity of non‐native grasses and forbs and non‐target native grasses and forbs in restoration of a complex disturbed fescue grassland? Location Waterton Lakes National Park, Alberta, Canada. Methods Cutting, glyphosate application and steam application treatments were implemented at three disturbed sites in an incomplete block design with a control. Plant communities were evaluated for four growing seasons, one before and three after management treatment implementation. Results Glyphosate reduced non‐native grass cover for three growing seasons following application and non‐native forbs for one growing season. Glyphosate led to significant increases in non‐native forb cover, more than double pre‐existing values 2 and 3 yr after application. Native species abundance and diversity were more negatively impacted by glyphosate on sites with higher abundance and diversity prior to management treatments. Low frequency cutting over 2 yr did not consistently control non‐native species, steam reduced non‐native grass cover at the most heavily invaded site. Conclusions Site‐specific conditions must be considered to develop effective control methods for non‐native species. No treatment effectively re‐established native grassland communities. Glyphosate application reduced non‐native grasses, but not non‐native forbs. When native forbs were abundant prior to management, glyphosate reduced them. Steam may have potential and should be further investigated. This is one of only a few studies to investigate methods to manage multiple non‐native species occurring with native species, rather than management of a single undesirable species, and is the first to assess steam as a management option for native grasslands.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle