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Enregistrement W2969518443 · doi:10.1093/wjaf/20.3.167

A Comparison of Herbicide and Mulch Mat Treatments for Reducing Grass, Herb, and Shrub Competition in the BC Interior Douglas-Fir Zone—Ten-Year Results

2005· article· en· W2969518443 sur OpenAlexaff
George Harper, Philip G. Comeau, B. S. Biring

Notice bibliographique

RevueWestern Journal of Applied Forestry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaGovernment of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulchHexazinoneHerbaceous plantSeedlingShrubGlyphosateVegetation (pathology)AgronomyCompetition (biology)Environmental scienceWeed controlBiologyForestryHorticultureBotanyGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present results from a study established in 1993 in the Interior Douglas-fir biogeoclimatic zone of southwestern British Columbia to test the effectiveness of several herbicide and mulch mat treatments for reducing grass, herbaceous, and shrub competition. The effectiveness of the preplant herbicide applications of hexazinone (Velpar L) at 2.1 kg ai/ha, glyphosate (Vision) at 2.1 and 1.0 kg ai/ha, and the installation of plastic mulch mats (Tredegar 90 × 90-cm mats) for controlling competing vegetation, improving seedling growth and survival of Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) seedlings and improving soil moisture availability was evaluated. Ten-year results indicate that application of hexazinone and glyphosate enhanced the survival, diameter, and height growth of planted Douglas-fir seedlings. These herbicide treatments provided effective control of grass and herbaceous vegetation for three to four growing seasons. Plastic mulch mats did result in improvements in growth and survival, but these were not statistically different from untreated seedlings. The results of soil moisture monitoring from within the various treatments indicated delay in the onset of soil drought as a key determinant of the seedling growth improvement noted. West. J. Appl. For. 20(3):167–176.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,357

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations28
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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