The Economic Cost of Noxious Weeds on Montana Grazing Lands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We distributed a 16-question survey concerning noxious weed abundance, impacts, and management to livestock producers grazing on privately owned or leased grazing lands in Montana. The noxious weeds most commonly reported as being present on respondents’ grazing units were Canada thistle [Cirsium arvense (L.) Scop.] (64% of grazing units) and leafy spurge (Euphorbia esula L.) (45% of grazing units), and these species also reportedly caused the greatest reductions in livestock forage. Houndstongue (Cynoglossum officinale L.) was more prevalent than either spotted knapweed (Centaurea stoebe L.) or diffuse knapweed (Centaurea diffusa Lam.) (39% vs. 32% and 10%, respectively, of grazing units), but collectively C. stoebe and C. diffusa were reported to cause greater forage reductions than C. officinale. The top three strategies used to manage noxious weeds were chemical control, grazing, and biological control. Combining survey responses with forage-loss models derived from field data for C. stoebe and E. esula, we estimated the combined cost of noxious weed management and forage losses on privately owned rangeland to be $3.54 ha−1 yr−1, or $7,243 annually for an average size grazing unit (i.e., 2,046 ha [5,055 ac]). Our estimates of economic losses are lower than many estimates from previous studies, possibly because we focused only on direct costs related to private grazing land, while other studies often consider indirect impacts. Nonetheless, our estimates are substantial; for example, our estimated loss equates to 24% of the average per-hectare lease rate for Montana grazing land.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».