Phytosociological Survey of Weeds on Degraded and Well-Managed Pastures: Agronomical and Ecological Implications
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was to carry out a survey of weeds in pastures in the Middle Valley of Paraíba do Sul, Rio de Janeiro State, Brazil, in order to subsidize weed management and pasture recovery. Weed identification and plant count were carried out in pastures with four levels of degradation, classified as low (N1), moderate (N2), strong (N3) and very strong (N4), with five replications. Thirty-nine weed species were identified and distributed into16 botanical families. Poaceae, Asteraceae and Fabaceae were the most relevant families. The number and density of weeds increased as the level of degradation decreased. The relative importance of weed species varied with the level of degraded pasture. The main weeds found in N1 were Melinis minutiflora, Desmodium incanum, Croton lundianus, Andropogon bicornis, and Imperata brasiliensis; in N2: Paspalum notatum, Melinis minutiflora, Imperata brasiliensis, Sida rhombifolia, and Desmodium incanum; in N3: Paspalum notatum, Melinis minutiflora, Sida rhombifolia, Eupatorium maximilianii, and Imperata brasiliensis; in N4: Paspalum notatum, Melinis minutiflora, Cynodon dactilon, Eupatorium maximilianii, and Imperata brasiliensis. The similarity index was high, showing the homogeneity of weeds among areas. The predominant species, considering all areas, were in increasing order of importance: Cynodon dactilon, Melinis minutiflora and Paspalum notatum. Decision-making about applying control measures could be marked out when the plant density reached out or exceed the average of 3.58 plants m-2.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».