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Enregistrement W2767143263 · doi:10.5558/tfc2017-035

Effect of weed control methods on growth of five temperate agroforestry tree species in Saskatchewan

2017· article· en· W2767143263 sur OpenAlexaffvenueabout
William R. Schroeder, Hamid Naeem

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeed controlWeedMulchAgronomyAgroforestryAfforestationBiologySowingTillageCompetition (biology)ForestryGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most tree species in agroforestry plantings are intolerant to vegetative competition and sites must be intensively cultivated to eliminate weeds. Many studies have been conducted to investigate what factors limit seedling growth because of the presence of vegetative competition in forest environments; however on agricultural sites there are few studies on weed management options for tree planting. This research quantified and compared growth of Manitoba maple (Acer negundo), green ash (Fraxinus pennsylvanica), Colorado spruce (Picea pungens), Scots pine (Pinus sylvestris) and Walker poplar (Populus x Walker) in response to combinations of in-row and between-row weed control methods. The study was established on an agroforestry planting on agricultural soils in Saskatchewan. Treatments included in-row weed control using herbicides or plastic mulch and between-row weed control using tillage compared with a non-weeded control. Weed control positively affected annual height increment, basal diameter and height of the agroforestry species. The impacts of weed control versus no weed control were significant in almost all instances. However, tree species responded differently to the method of weed control. Weed control by herbicide and plastic mulch were not significantly different for four of the five species under investigation. This research will help with prescribing weed control methods for agroforestry and afforestation plantings on agricultural soils.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,616
Score d'incertitude au seuil0,764

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,267 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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