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Enregistrement W4409234264 · doi:10.36967/2309926

Invasive exotic plant monitoring at Curecanti National Recreation Area: 2023 field season

2025· report· en· W4409234264 sur OpenAlexaboutno aff
Dustin Perkins, Eliot Rendleman

Notice bibliographique

RevueNational Park Service · 2025
Typereport
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiological Control of Invasive Species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationInvasive speciesEnvironmental scienceGeographyField (mathematics)ForestryHydrology (agriculture)EcologyBiologyGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasive exotic plant (IEP) species are one of the biggest threats to natural ecosystem integrity and biodiversity, and their control is a high priority for the National Park Service. The Northern Colorado Plateau Network (NCPN) selected early detection of IEPs as one of the 11 monitoring protocols implemented as part of its long-term monitoring program. This report represents work completed during the 2023 field season at Curecanti National Recreation Area (NRA). From June 21 to 27, 2023, we recorded 18 different priority IEP species during monitoring. We recorded 1,450 priority IEP patches along 55.9 km (34.7 miles) of four monitoring routes. Canada thistle (Breea arvensis), musk thistle (Carduus nutans), woolly mullein (Verbascum thapsus), and Russian thistle (Salsola spp.) were the most widespread species. Density of invasive plants was higher along the reservoir routes than the trail routes. Along the Blue Mesa Reservoir routes, percent cover of all invasive species combined was 1.41%. The Blue Mesa Reservoir 1 and Blue Mesa Reservoir 6 routes had much higher infestations per kilometer and higher overall percent cover in 2023 than compared to 2014. Large increases were observed in Canada thistle, musk thistle, Russian thistle, and woolly mullein. The number of infestations along the Dillon Pinnacles and Pine Creek trails declined from previous sampling periods.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,157 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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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