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Enregistrement W3122697648 · doi:10.1017/inp.2021.2

Effective suppression of established invasive <i>Phragmites australis</i> leads to secondary invasion in a coastal marsh

2021· article· en· W3122697648 sur OpenAlexaffabout
Courtney Robichaud, Rebecca C. Rooney

Notice bibliographique

RevueInvasive Plant Science and Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhragmitesInvasive speciesMarshWetlandVegetation (pathology)EcologyIntroduced speciesGlyphosatePlant communityBiologyEnvironmental scienceEcological succession

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Invasive species negatively impact vegetation communities. Invasive European common reed [ Phragmites australis (Cav.) Trin. ex Steud. ssp. australis ] is rapidly spreading throughout North American wetlands. As such, the suppression of P. australis populations is a goal of many managers, as its removal should provide an opportunity to restore native vegetation communities. In Ontario, managers applied a glyphosate-based herbicide to more than 400 ha of P. australis in ecologically significant coastal marshes, representing the first time this tool was used over standing water to suppress an invasive species in Canada. Using a before–after–control–impact monitoring design, we evaluated the efficacy of glyphosate-based herbicide at removing P. australis along a water-depth gradient and assessed the recovery of the vegetation community for 2 yr after treatment in relation to reference conditions. We found that herbicide suppressed more than 99% of P. australis 1 yr after treatment and worked effectively along the entire water-depth gradient (10 to 48 cm). However, the post-treatment vegetation community remains distinctive from reference marsh 2 yr after treatment. In many plots where P. australis was removed, nonnative European frog-bit ( Hydrocharis morsus-ranae L.) is now dominant, likely aided by high lake-water levels.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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