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Enregistrement W4416539049 · doi:10.1016/j.rala.2025.10.002

A systematic review and meta-analysis of Old-World bluestem control in the United States

2025· article· en· W4416539049 sur OpenAlexaff
T. S. Humphries, Christopher J. Lortie, Jacob E. Lucero

Notice bibliographique

RevueRangelands · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesTexas A and M UniversityNorth Dakota State UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésRangelandForageLivestockInvasive speciesCompetition (biology)Grazing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• In the United States, “Old-World” bluestems – non-native grasses from the genera Bothriochloa and Dichanthium – have become destructive invasive species in rangeland systems due to their aggressive spread, severe negative impacts on local biodiversity, and relatively poor forage value to livestock and native grazers. • Controlling Old-World bluestems is an important ecological and economic priority, but no attempts have been made to quantitatively synthesize the effectiveness of contemporary management practices. • Our objective was to conduct a systematic review and meta-analysis of Old-World bluestem management in the United States, with the goal of identifying practices providing effective control. • Our systematic review included 16 research articles satisfying our search criteria that resulted in 89 observations for meta-analysis. Selected studies were conducted in Texas, Oklahoma, and Kansas. • Burn, herbicide + burn, rain shelter + burn, and competition (e.g., overseeding) treatments significantly improved control of invasive bluestems. Counterintuitively, removal treatments resulted in a significant increase of invasive bluestems. Herbicides used singularly were not effective. • Old-World bluestems pose substantial threats to working ecosystems. Some practices afford effective control, but in general, the practical management of these invasive species is understudied.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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
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Résumé présentoui

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