Impacts of the herbicide glyphosate on moose browse and moose use of four paired treated-control cutovers near Thunder Bay, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Re-assessment of the aerial and ground observations on \nfour paired, glyphosate treated and control, cutovers near \nThunder Bay, Ontario, indicated that aerial tending with \nglyphosate altered the use of these cutovers by moose. \nThe number of pellet groups favoured the control areas (p \n< 0.05) by 1.5 times. Additionally, the number of moose \ntracks and moose track aggregates were more prevalent (p < \n0.05) on the controls for 2 to 3 years after treatment. Pre \nspray data on 2 areas suggested use shifted away from \nglyphosate treated areas. \nBrowse availability was significantly greater (p < 0.05) \non the control plots by 18 times in the highest height class \nmeasured (201 - 350 cm) , 5 times in the next highest (101 - \n200 cm) but not statistically significant (p > 0.05) in the \nlowest (51 - 100 cm), 2 years after treatment. Due to too few \nreplications, differences in availability 1 year after \ntreatment were not statistically significant. \nBiomass of browse removed by moose was 3 to 7 times \ngreater on controls but again these differences were not \nstatistically significant. \nThe average length of moose trails observed in the snow \nwas shorter (p < 0.05) on the controls suggesting less travel \ntime. The size (area) of moose track aggregates was the same \n(p > 0.05) between treatments indicating equal search time \nwhile browsing. \nA carrying capacity model indicated that if all cutovers \nwere sprayed, the treatment would have a negative impact on \nmoose densities. \nGlyphosate treatments should be dispersed to create a \nmosaic of glyphosate treated areas next to non-treated areas. \nSimilarily, areas of seasonal importance such as aquatics, \nsalt licks, and calving areas should have at least a non-sprayed \nbuffer beside them if the adjacent cut area must be \ntreated with glyphosate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».