Impact Assessment of Invasive Alien Plant Species on Chimdi (Barju) Lake of Eastern Nepal
Notice bibliographique
Résumé
The present study has been carried out to evaluate the impact assessment of invasive alien plant species on Chimdi Lake using focus group discussion method. Chimdi (Barju) Lake is an important wetland in Eastern Nepal, faces ecological challenges due to the rapid spread of invasive alien plant species. Assessing the impact of these species is essential to understand their effects on the lake's biodiversity and ecosystem services and to develop effective management strategies for the conservation of the lake. The lake was found to be dominated by two aquatic IAPS, Pontederia crassipes followed by Ipomoea carnea. Additionally, eight other terrestrial IAPS (Ageretina adenophora, Chromolaena adorata, Lantana camara, Mikania micrantha, Mimosa pudica, Senna occidentalis., Senna tora, and Xanthium strumarium) were also recorded from the lake. Apart from these, there were several more macrophytes and hydrophytes, such as Nelumbo nucifera, Nymphaea alba, Ipomoea aquatica, etc., which created a thick layer of peat over lake water. These IAPS characteristics encourage growth and cover in water bodies, which block sunlight, change the chemistry of the water, and also reduce the habitat quality of native water animals and plants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».