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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».