Injection-based approaches for controlling Douglas-fir (<i>Pseudotsuga menziesii</i>) invasion in conservation efforts of the Patagonian forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasion by nonnative woody species poses a major threat to the environment, biodiversity, and economies worldwide. Nahuel Huapi National Park in Argentina is a protected area for habitat conservation that harbors several invasive Pinaceae species, where Douglas-fir [ Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco] is one of the most aggressive and abundant conifer tree invaders. Management of invasions in protected areas must include efficient, easy to deploy, and cost-effective techniques, while reducing the impact on native ecosystems. Because the region has no control measures applied other than conventional felling, we analyzed the effectiveness of two systemic herbicides (glyphosate and aminopyralid + triclopyr) at two different concentrations, applied with the drill and fill method. We then quantified defoliation of P. menziesii trees 6, 12, and 24 mo after application and performed an economic cost analysis to determine profitability. For the application, the trees were grouped into diameter at breast height classes and randomly assigned to one of the four treatments. Herbicide doses were adjusted according to tree size. We found that glyphosate at high concentrations completely defoliated 33% of the trees after 6 mo and 87% after 12 and 24 mo. Glyphosate at low concentrations defoliated almost 30% of the trees after 24 mo, most of which were smaller trees. The aminopyralid + triclopyr treatment did not produce significant defoliation at any of the tested concentrations. When compared with conventional felling, the drill and fill method was found to reduce removal costs by 98%. We observe that differences in costs are mainly due to dead trees that remain standing, decompose slowly, and do not generate costs associated with their removal and debris management. Drill and fill is a suitable method for treating scattered trees in a native forest community, with reduced environmental consequences compared with other removal techniques currently applied within conservation areas of the Patagonian forest.
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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 | 0,000 |
| 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 ».