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Enregistrement W2768740016 · doi:10.1017/inp.2017.34

Canada Thistle (<i>Cirsium arvense</i>) Affects Herbage Production in the Northern Great Plains

2017· article· en· W2768740016 sur OpenAlexaboutno aff
Travis R. Carter, Rodney G. Lym

Notice bibliographique

RevueInvasive Plant Science and Management · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Toxicity and Pharmacological Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThistleForbAgronomyCirsium arvenseWeedPastureBiologyWeed controlWoody plantAgroforestryGrasslandBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada thistle can cause greater than 50% yield loss in small grain crops, but little is known about production losses when the weed invades pasture and wildlands. Change in grass, forb, and woody species production from Canada thistle infestations was evaluated in two separate studies in North Dakota. The first measured change in production following aminopyralid applied at 120 g ha −1 to control Canada thistle at two prairie sites. In general, grass, broadleaf, woody, and total plant yields were similar between treated and untreated prairie, regardless of the near-complete control of Canada thistle following aminopyralid application. Grass yield increased by 365 kg ha −1 the year after treatment at one location, with no change in forb or woody species production. Plant production was also estimated at 20 ungrazed wildland preserves located within two Major Land Resource Areas (MLRAs). Similar to the prairie sites, minimal differences in production between Canada thistle–infested and noninfested sites were observed. The only exception was an increase in grass production of 425 kg ha −1 at one of the MLRAs, with no change in broadleaf or woody species production between the Canada thistle–infested and noninfested sites. In contrast to cropland, pasture and wildland production of other species was not consistently reduced by Canada thistle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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