Factors Controlling Patterns of Canada Thistle (<i>Cirsium arvense</i>) and Yellow Starthistle (<i>Centaurea solstitialis</i>) Across the Cascade-Siskiyou National Monument
Notice bibliographique
Résumé
Landscape patterns of broadleaved noxious weeds across the Cascade-Siskiyou National Monument are examined in the context of environmental and management factors to improve our understanding of weed dynamics. Environmental factors include a range of topographic edaphic variables, while management factors provide insight about historic vegetation manipulation, road construction and forage utilization by wildlife and livestock. Distribution patterns of Canada thistle (Cirsium arvense) and yellow starthistle (Centaurea solstitialis) across the Monument are best described by a combination of topographic, edaphic, biotic, and management factors. Variables incorporated within models describing landscape patterns of weeds varied with response variable (actual weed locations versus weed density at random locations throughout the landscape) and the incorporation of private lands, characterized by less intense or localized lack of weed surveys, with public lands. Optimization of data quality by restriction of analysis to public lands in a landscape context identified elevation, maximum forage utilization by livestock and native ungulates, and past management treatments as predictors common to both Canada thistle and yellow starthistle distribution. Additional variables associated with the pattern of Canada thistle included heat-load and soil depth. The optimal model describing yellow starthistle distribution also included soil classification as vertisol, NRCS ecological type, woody vegetation cover, and average utilization by livestock and native ungulates. Analysis of individual variables indicated that roads and distance from water influenced the distribution of weeds. The association between roads, water, and forage utilization implies a synergy between road construction, proximity to water, livestock and wildlife dispersion, with weed establishment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».