Current state of noxious weed management in South Dakota
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An online survey was distributed to South Dakota stakeholders to understand how noxious weeds are currently being managed. The response rate was 26%; 129 stakeholders completed the survey of the 491 stakeholders who opened the survey. Eighty percent of respondents stated noxious weeds were a problem. Canada thistle [ Cirsium arvense (L.) Scop.], leafy spurge ( Euphorbia esula L.), and absinth wormwood ( Artemisia absinthium L.) were the most common and troublesome, but all statewide noxious weeds were reported. The most common singular response to manage noxious weeds was herbicides alone (25%), but respondents utilized two (27%) to three (24%) other tactics as well. Most respondents (47%) were somewhat satisfied with management tactics, while others were completely satisfied (9%), neither satisfied nor dissatisfied (20%), somewhat unsatisfied (11%), or very unsatisfied (15%). A covariate analysis showed that the more management tactics individual stakeholders utilized, the less satisfied they were with control (P < 0.0001). The most common barrier of adopting new tactics was effectiveness (26%) followed by a combination of effectiveness + current production practices + cost + labor (13%). An additional covariate analysis showed that the increase in management tactics increased the barriers of adoption (P = 0.04) and increasing the number of barriers of adoption resulted in stakeholders being dissatisfied with control (P = 0.0003). Overall, the results of the survey suggest that statewide noxious weeds remain a problem, and multiple tactics are used to manage these weeds. However, Cooperative extension efforts need to address how to use current management and implement new management strategies to increase effectiveness.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».