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Enregistrement W3164757141 · doi:10.3390/agronomy11061065

Self-Renewal of Invasive Goldenrods (Solidago spp.) as a Result of Different Mechanical Management of Fallow

2021· article· en· W3164757141 sur OpenAlexaboutno aff
Dorota Gala-Czekaj, Agnieszka Synowiec, Teresa Dąbkowska

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolidago canadensisInflorescenceBiomass (ecology)BiologyBiodiversityAgronomyWeed controlForbShootGrowing seasonPhenologyTILLINGInvasive speciesBotanyGrasslandEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spread of invasive plants is one of the most significant causes of biodiversity loss in natural, semi-natural, and anthropogenic habitats in Poland. This two-year study aimed to assess the rate of self-renewal of Canadian goldenrod (Solidago canadensis L.) and giant goldenrod (S. gigantea Aiton), and the possibility of achieving full generative development on fallow land restored to agricultural use with mechanical treatments. The following research objects were examined: the control (no mechanical treatments); one-time mowing; two-time mowing; one-time mowing plus one-time rotary tilling; and one-time mowing plus two-time rotary tilling. The phenological development of Solidago spp. was observed every 14 days from June to September each year. In October of each growing season, the aboveground parts of goldenrods’ biomass were measured, and selected morphological parameters were assessed. Two-time mowing and one-time mowing with two-time rotary tilling resulted in the highest reductions in the share of goldenrods in the generative stages of development, of 64.0% and 51.7% compared to the control, respectively. The two-time mowing treatment was the most effective at inhibiting goldenrods’ biomass accumulation, with a 57.7–77.0% decrease in biomass compared to the control. This treatment also reduced the number of flowering shoots and inflorescence lengths of both Solidago species.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,433

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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