Assessment of Methods to Control Invasive Reed Canarygrass (Phalaris arundinacea) in Tidal Freshwater Wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Reed canarygrass (Phalaris arundinacea) is invasive in temperate freshwater wetlands throughout the United States and Canada and presents challenges to restoring tidal freshwater wetlands. Methods for the prevention or elimination of reed canarygrass in palustrine wetlands are generally well established, typically involving herbicide application, mechanical treatments, prolonged inundation, or establishment of competitive plant species. These methods are often not suitable for the unique conditions in tidal wetlands and alternative strategies remain poorly understood. Prolonging inundation of tidal wetlands requires a loss of habitat forming processes, connectivity, and other functions. Treatments such as mowing, discing, or fire are not feasible in the perpetually wet conditions of tidal wetlands. Restoration practitioners aiming to design self-sustaining wetlands in the lower Columbia River estuary and the U.S. Pacific Coast have found that reed canarygrass is widespread and quick to establish post-restoration creating a management burden and impacting restoration goals. Here we report the results of a comprehensive effort to develop methods for control in tidal wetlands through systematic review of the scientific literature, interviews with experienced practitioners, and field observations at nine Pacific Northwest sites. The review framework evaluated key environmental conditions affecting reed canarygrass, control methods, and practical considerations. Findings support an integrated long-term control strategy at the largest possible scale to establish effective and self-sustaining control. Appropriate and practical strategies for tidal freshwater wetlands include implementing control pre-restoration to suppress existing populations; topographic modification such as scrape-downs and mounds to support competitiveness of desired vegetation communities; seeding or planting strong native competitors; limiting nutrient availability; and periodic, targeted control to limit reinvasion. These strategies are supported by the study, but long-term results are generally not available. Formal field experiments are recommended by the authors to better evaluate factors that influence reed canarygrass control in tidal freshwater wetlands.
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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 | 0,029 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».