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Enregistrement W4240312769 · doi:10.21203/rs.3.rs-701100/v1

Mapping the Purple Menace: Spatiotemporal Distribution of Purple Loosestrife (Lythrum Salicaria) Along Roadsides in Northern New York State

2021· preprint· en· W4240312769 sur OpenAlexaboutno aff
Jessica Rogers, Kamal Humagain, Adam J. Pearson

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState University of New York
Mots-clésWetlandInfestationGeographyInvasive speciesCulvertHerbaceous plantRange (aeronautics)HabitatForestryEcologyBiologyAgronomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purple loosestrife (Lythrum salicaria L.) is an invasive herbaceous plant, frequently found in wetlands and along roadsides throughout northern New York State. Its propensity to create monoculture stands in wetlands has resulted in intensive management in parts of its range, including central New York and Ontario and Quebec. The goal of this study was identifying the extent of infestations and to determine factors that promote the spread of purple loosestrife in order to determine best land use practices to reduce the spread of this highly invasive wetland plant." We attempted to answer several questions: What is the level of infestation along roadsides? Does mowing contribute to the spread? How do culverts under roadways influence the spread? Between mid-July and mid-August in 2017–2019, we mapped all infestations along 150 km (93 miles) of state highway north of the Adirondack Park and south of the St. Lawrence River using the Environmental Systems Research Institute (ESRI) Collector app. We mapped the size and locations of infestations, in addition to collecting information on the plants within 1 m, recording over 100 additional species. The results of our preliminary analysis revealed significant increase in the number of plants over the study time (P < 0.001), including several hundred more infestations than had previously been recorded. We did not find any evidence that mowing promotes the spread of loosestrife. There were many more individual infestations in ditches along highways, but much larger and denser infestations in wetlands (P = 0.003 in 2019). We observed that culverts, drainage conduits under roadways, frequently had purple loosestrife on both sides of the road. We also found that culverts appear to serve as corridors that promote the spread of purple loosestrife from one side of the road to the other. We recommend working with the local landowners and NYS Department of Transportation to contain the spread and continue to propagate and spread the biological 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,141 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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