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Enregistrement W4408121945 · doi:10.1017/inp.2025.9

Current state of noxious weed management in South Dakota

2025· article· en· W4408121945 sur OpenAlexaboutno aff
Eric A. L. Jones, Krista Ehlert, Philip A Rozeboom, Jill K. Alms, David A. Vos

Notice bibliographique

RevueInvasive Plant Science and Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoxious weedWeed controlWeedEnvironmental scienceAgroforestryGeographyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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