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Enregistrement W2791696359 · doi:10.3390/f9030107

Plant Community Diversity and Tree Growth Following Single and Repeated Glyphosate Herbicide Applications to a White Spruce Plantation

2018· article· en· W2791696359 sur OpenAlexafffundabout
Philip G. Comeau, Erin Fraser

Notice bibliographique

RevueForests · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensAlberta Ministry of Agriculture and ForestryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésGlyphosateGrowing seasonAgronomyBiologySpecies richnessForestryEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glyphosate herbicide is widely used to control bluejoint reedgrass (Calamagrostis canadensis (Michx.) Beauv.), trembling aspen (Populus tremuloides Michx.), and other competing species in regenerating white spruce (Picea glauca (Moench) Voss) plantations in Alberta, Canada. In 2004, we initiated a study to examine the effects of the aerial application of glyphosate herbicide on plant community diversity and tree growth near Calling Lake, Alberta. Four treatments were applied: (a) no treatment (control); (b) herbicide application in the first growing season after harvesting; (c) herbicide application in the third growing season after harvesting; and (d) herbicide application in the second and fourth growing seasons after harvesting (two treatments). After 11 growing seasons, species richness was not significantly affected by treatment, while Shannon and Simpson index values were highest in areas treated with herbicide in the first growing season. Herbicide treatment did not have a significant effect on the cover of bluejoint reedgrass after 11 growing seasons, but did significantly reduce trembling aspen and paper birch cover and height. Application of glyphosate in the second and fourth growing seasons resulted in the greatest reductions to aspen cover and height, as well as significant increases in spruce diameter at age 11. Simulations with the Mixedwood Growth Model indicate that all tested herbicide treatments will reduce aspen volume while increasing spruce volume at age 90, with the largest impacts evident where two treatments were applied.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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