Turf Quality and Species Dynamics in Bermudagrass and Kentucky Bluegrass Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas In transitional environments, mixtures of bermudagrass and Kentucky bluegrass can provide green cover year‐round. In mixtures, cultivars of bermudagrass characterized by slow green‐up favor the survival of Kentucky bluegrass. The choice of Kentucky bluegrass cultivars has limited practical impact on the performance of mixtures with bermudagrass. Climatic changes and the need to reduce water consumption for irrigation have led to expanded use of warm‐season turf species in transitional zones. Turf managers are often hesitant to use warm‐season species because they undergo dormancy for a long period during the winter. Although this issue might be addressed by mixing cool‐ with warm‐season species, there is a lack of information on the performance and dynamics of species succession in such turfgrass mixtures. A 2‐yr investigation was conducted in Legnaro, Italy, and Fayetteville, AR, to test the turf quality and species succession in mixtures of various cultivars of bermudagrass (BG) [ Cynodon dactylon (L.) Pers.] with Kentucky bluegrass (KBG) ( Poa pratensis L.). Bermudagrass cultivars, Yukon and Veracruz, were seeded in June 2011 at 5 g m −2 and KBG cultivars Brooklawn, Mystere, and Nublue Plus were overseeded in September 2011 at 30 g m −2 . Across both studies, the frequency of BG in the mixture was generally higher for Yukon and ranged from 40 to 95%. However, the mixtures with Veracruz had superior turf quality in Legnaro from October 2012 to March 2013. The species succession was influenced by BG cultivars, whereas KBG cultivar had little effect on the rate of plant composition change. On the basis of these results, the choice of BG cultivar appears critical for establishing functional KBG and BG mixtures in transitional zones.
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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 ».