Site‐specific management is crucial to managing <i>Mikania micrantha</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Increasingly, weeds have been taking on global distributions. With the proliferation of invasive weeds has come the challenge of managing these species over broad geographical regions, with diverse habitats and political jurisdictions. Here, we review the management of Mikania micrantha Kunth (Asteraceae; mile‐a‐minute) throughout its invaded range, extending through most of the Pacific islands and southern and south‐east Asia. Context matters when determining the best course of action for managing M. micrantha , as it has invaded a large variety of agricultural and natural systems. In Queensland, Australia and Florida, USA , M. micrantha has been targeted in relatively successful eradication campaigns, highlighting the importance of early detection and rapid response methods, while elsewhere in its invaded range, populations are either still increasing or showing limited signs of decline. An inter‐regional approach to research and management should incorporate successful management strategies employed throughout the invaded range including, but not limited to, chemical and cultural control practices, manual and mechanical control, classical biological control using the rust fungus Puccinia spegazzinii , plant–plant competition and integrated approaches utilising two or more control methods concurrently. Additional knowledge of M. micrantha genetics is required to determine if management approaches could be fine‐tuned for particular populations. Countries bordering the Mekong River formed a network in 2011 to co‐ordinate the management of invasive species such as M. micrantha . Expanding such a collaborative approach to other regions could further reduce populations of M. micrantha and limit its spread.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,011 |
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 découle