Effect of Herbicide Management Practices Used by Invasive Plant Managers on<i>Berteroa incana</i>(Hoary Alyssum) Seed Biology and Control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hoary alyssum [ Berteroa incana (L.) DC.] is a nonnative invasive forb that is noxious in California, Idaho, Michigan, Montana, Oregon, Washington, Wyoming, Alberta, British Columbia, and Saskatchewan. Managing B. incana is difficult, because it has an extended flowering period, during which plants simultaneously flower and produce seeds. Consequently, poorly timed herbicide applications may kill B. incana flowers but not prevent viable seed production. We examined how different herbicide management practices used by invasive plant managers affected B. incana seed production and viability the year of application as well as population density 1 yr after application. Professional invasive plant managers sprayed B. incana with various herbicides as part of their current management practices at six sites in southwestern Montana in summer 2016. We collected B. incana plants at 4 wk postapplication for seed biology analyses. Across the six sites, nonsprayed B. incana produced 5 to 1,855 seeds plant −1 and averaged 429 seeds plant −1 . Seed production was reduced by 64% to 99% with 7 of the 11 herbicide applications. Berteroa incana seed viability in nonsprayed areas averaged 53% and ranged from 36% to 73% across the sites. Nine of the 10 herbicide applications used by invasive plant managers reduced seed viability 49% to 100%. Few of the herbicide management practices reduced B. incana ’s population density the following growing season, suggesting that managers should expect reoccurring infestations at least 1 yr after application. Our results show that invasive plant managers can reduce B. incana viable seed production even when spraying plants that have flowered and formed seed pods. However, sites may need to be monitored for additional years to treat reoccurring infestations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».