Regulation of the composition of plantations by the method of injection of herbicides into unwanted tree species: history and perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This literature review is devoted to the evaluation of the method of injection of herbicides into tree trunks of unwanted tree species and the problem of its improvement.The applied traditional methods of silvicultural care, based on the mechanical removal of unwanted woody plants, are very laborious and ineffective.A good alternative to mechanical care is the chemical method, which, along with spraying unwanted vegetation, also injects chemicals (in particular herbicides) into the trunks of deciduous trees.The injection method can be used at different stages of forest cultivation and allows solving a whole range of silvicultural problems -from promoting the natural regeneration of conifers and caring for natural and artificial spruce stands to preventing the vegetative regeneration of aspen and other unwanted tree species after final felling.In addition, this method is most consistent with modern environmental safety requirements for the chemical method of regulating the composition of vegetation.This method, in addition to Russia, is widely used in many foreign countries -the USA, Canada, Great Britain, Australia.Based on the analysis of literature data and the results of the authors' research, a conclusion is made about the prospects for further application of the herbicide injection method and the need to improve it, taking into account changes in the range of drugs approved for use on the territory of the Russian Federation.Tornado (water solution (WS), 360 g/l glyphosate) and rbonal (water soluble concentrate (WC), 250 g/l im azapyr), as well as their mixtures, should be considered the most promising drugs for use in forestry. ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».