Integrated management of Canada thistle (<i>Cirsium arvense</i>) in the Great Plains and Intermountain West using a biocontrol agent (<i>Puccinia suaveolens</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canada thistle [ Cirsium arvense (L.) Scop.] is an invasive perennial plant that threatens agricultural landscapes and natural ecosystems worldwide. The extensive regenerative root system of C. arvense complicates control efforts, with current strategies having limited success. Puccinia suaveolens (syn.: P. punctiformis ), an obligate biotrophic rust fungus, has shown potential as a biological control agent by systemically infecting the root system, reducing root mass and shoot growth, and limiting vegetative regeneration; however, its efficacy when integrated with other control methods remains unclear. We conducted experiments from 2020 to 2022 at two sites in Colorado and Utah to evaluate P. suaveolens efficacy when applied alone and in combination with mowing, tillage, and herbicide. Treatments were applied in fall (2020 and 2021), with monitoring of C. arvense stem density and vegetative cover, as well as P. suaveolens incidence before and after treatments through 2022. While P. suaveolens alone contributed to a decrease in C. arvense density, it was far less effective compared with herbicide treatments, and its impact when integrated with mowing or tillage was inconsistent. Herbicide application (alone and when combined with P. suaveolens ) generated the greatest immediate reduction in C. arvense stem density and vegetative cover, although it resulted in the greatest amount of bare ground exposure. Grass coverage present within plots varied significantly between treatments, ranging from 0% to 75%, with the highest percentage observed in herbicide treatments in both years. Forb cover remained below 30% across treatments and years. Although P. suaveolens can contribute to C. arvense suppression, additional research is needed to remove barriers to its successful establishment, systemic infection, and spread within populations, which could improve its efficacy and optimization when integrated with other control strategies.
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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 | 0,000 |
| 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 ».