No Mow May and Leave The Leaves: The impact of social campaigns on turf quality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The No Mow May and Leave The Leaves social media campaigns, both of which advocate for a minimalist approach to turf management in various settings including home lawns, parks, and urban greenspaces, have gained momentum in the public consciousness. No Mow May encourages homeowners and municipalities to refrain from mowing the grass in May, and Leave The Leaves recommends refraining from raking and removing fallen tree leaves in the autumn. The underlying goal is to support biodiversity, particularly pollinators, by either allowing wildflowers to flourish or providing an overwintering habitat for insects and other small creatures. This study examined each of these campaigns and the combination of both on turf quality and weed establishment. By avoiding lawn mowing until June, the unintended consequences were increased weed invasion and decreased turf quality. Regardless of Leaf treatment, flower number did not differ between mowed and unmowed treatments except when counting immediately followed mowing. Thick leaf litter over turf in the winter led to turf death followed by weed invasion. The challenges we observed associated with No Mow May and Leave The Leaves initiatives could be addressed by integrating science‐backed practices and considering regional variations in climate and grass species. This would ensure that both environmental conservation and turf health are considered.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle