Agronomic non‐native species are overrepresented across habitat types in central Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In response to non‐native plant invasions, many governments have established noxious weed lists to control and eradicate introduced invasive plants. However, invasive agronomic species are often unregulated, and the extent of their invasion across habitat types has never been determined. Using vegetation surveys across 222 plots, we investigated the contribution of agronomic versus noxious non‐native species to the levels of invasion across seven habitat types in central Canada. Although agronomic non‐native species, such as Poa pratensis and Bromus inermis , only made up 21.3% of the non‐native species pool, they accounted for 43.6% of non‐native plant species frequency and 74.4% of relative non‐native plant cover. They were also disproportionately overrepresented compared with noxious non‐native species across all habitat types, except saline marshes. The overabundance of agronomic non‐native plants in central Canada is likely the legacy of cultivar breeding, intentional seeding of introduced forage species and a lack of incentive for the use of native species. Synthesis and applications : Decelerating the invasion by agronomic non‐native plants will require approaches beyond noxious weed lists and initiatives in research, policy and education. These tools can include incentives to use native seed material, for example, in reclamation and forage and turf production, to reduce propagule pressure from invasive agronomic non‐native plants.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».