Growing degree-day models for predicting narrowleaf goldenrod ( <i>Euthamia graminifolia</i> ) phenology in lowbush blueberry fields in Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Narrowleaf goldenrod [ Euthamia graminifolia (L.) Nutt.] is the most common goldenrod species in lowbush blueberry ( Vaccinium angustifolium Aiton) fields in Nova Scotia, Canada. Knowledge of ramet emergence and phenological development of this weed is limited, and it is unknown if seedling emergence contributes to the maintenance of established populations. The objectives of this research were to (1) develop predictive GDD models for E. graminifolia ramet emergence and phenological development, (2) determine whether E. graminifolia forms seedbanks in lowbush blueberry fields, and (3) establish whether E. graminifolia seedlings emerge in lowbush blueberry fields. Cumulative E. graminifolia ramet emergence was explained as a function of GDD using a four-parameter Weibull equation that predicted emergence to begin at 72 GDD and 90% emergence to occur at 458 GDD. Cumulative ramets at the flower bud and flowering stages were explained as a function of GDD using a three-parameter Gompertz equation that predicted initiation of the flower bud and flowering stages at 644 and 1,369 GDD, respectively, and 90% of ramets at the flower bud and flowering stages at 1,522 and 2,113 GDD, respectively. Cumulative E. graminifolia seedling emergence ranged from 2.4 ± 0.8 to 4 ± 1 seedlings m −2 , suggesting limited seedling emergence in lowbush blueberry fields. Seedling density from soil core samples, however, ranged from 38 ± 25 to 10,940 ± 1,456 seedlings m −2 . These results suggest that E. graminifolia forms seedbanks in lowbush blueberry fields, despite the low levels of seedling emergence observed. Euthamia graminifolia seedling management should therefore be considered in current weed control programs, and growers can use the developed GDD models to aid the management of established plants.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».