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Enregistrement W3031161950 · doi:10.1139/facets-2020-0002

Is the cure worse than the disease? Comparing the ecological effects of an invasive aquatic plant and the herbicide treatments used to control it

2020· article· en· W3031161950 sur OpenAlexvenueno aff
Alison Mikulyuk, Ellen Ruth Kujawa, Michelle Nault, Scott Van Egeren, Kelly I. Wagner, Martha Barton, Jennifer Hauxwell, M. Jake Vander Zanden

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWisconsin Department of Natural ResourcesNational Science Foundation
Mots-clésMyriophyllumInvasive speciesAquatic plantLimitingEcologyBiologyIntroduced speciesNative plantAquatic ecosystemTerrestrial plantPlant ecologyMacrophyteEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasive species are known to have negative ecological effects. However, few studies have evaluated the impacts of invasive species relative to the effects of invasive species control, thereby limiting our ability to make informed decisions considering the benefits and drawbacks of a given management approach. To address this gap, we compared the ecological effects of the invasive aquatic plant Eurasian watermilfoil ( Myriophyllum spicatum L.) with the effects of lake-wide herbicide treatments used for M. spicatum control using aquatic plant data collected from 173 lakes in Wisconsin, USA. First, a pre–post analysis of aquatic plant communities found significant declines in native plant species in response to lake-wide herbicide treatment. Second, multi-level modeling using a large data set revealed a negative association between lake-wide herbicide treatments and native aquatic plants, but no significant negative effect of invasive M. spicatum. Taken together, our results indicate that lake-wide herbicide treatments aimed at controlling M. spicatum had larger effects on native aquatic plants than did the target of control—invasive M. spicatum. Our comparison reveals an important management tradeoff and encourages careful consideration of how we balance the real and perceived impacts of invasive species and the methods used for their control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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