Notice bibliographique
Résumé
There is increasing public pressure on the turfgrass industry to reduce maintenance inputs. Grasses native to North America seem perfect candidates for low-maintenance turfgrass as they have evolved under the environmental extremes of North America. The objectives of this research were to identify native grass species suitable for use in drought, saline and low-maintenance conditions. Fifteen native grass species for a total of 31 entries were evaluated: alpine bluegrass ('Poa alpina' L.), alkali grass (' Puccinellia nuttaliana' [Schultes] Hitchc.), blue grama (' Bouteloua gracilis' [Willd. ex kunth] Lag. ex Griffiths), buffalograss ('Buchloe dactyloides' [Nutt.] Engelm.), Canada bluegrass (' Poa compressa' L.), fescue spp., fowl bluegrass ('Poa palustris ' L.), Idaho bentgrass ('Agrostis iddaensis'), inland desert saltgrass ('Distichlis stricta' [Torr.] Rydb.), marsh muhly ('Muhlenbergia racemose' [Michx.] B.S.P.), prairie junegrass ('Koeleria macrantha' [Ledeb.] LA. Schultes), rough hairgrass ('Agrostis scabra' Willd.), side-oats grama ('Bouteloua curtipendula' [Michx.] Torr.), sweetgrass ('Hierchloe odorata ' [L] Beauv.) and tufted hairgrass ('Deschampsia caespitosa ' [L.] Beauv.). The entries with high quality ratings for low-maintenance turf use were: Minnesota ecotype blue grama, 'Bismarck' and 'Sharp's Imp. II' buffalograss, inland desert saltgrass, 'Bad River' blue grama, 'Barkoel' prairie junegrass and 'Golfstar' Idaho bentgrass. The last four were also moderately tolerant of saline soil conditions. The warm season grasses entries blue grama and buffalograss were extremely drought tolerant, maintaining consistent green colour. Most entries will require a breeding and selection program before being released to the public for low-maintenance turfgrass use. This research provides useful information on a number of native grass species suitable as low-maintenance turf and the relevant drought and saline tolerance of many native grass species.
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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) | 0,003 | 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 ».