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Enregistrement W1598748049 · doi:10.1111/grs.12098

Evaluating the impacts of nearly 30 years of conservation on grassland ecosystem using Landsat <scp>TM</scp> images

2015· article· en· W1598748049 sur OpenAlexafffund
Dandan Xu, Xulin Guo

Notice bibliographique

RevueGrassland Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilUniversity of Saskatchewan
Mots-clésGrasslandGrazingBiodiversityEnvironmental scienceOvergrazingGrassland degradationGrassland ecosystemEcosystemLitterBiomass (ecology)AgroforestryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When grassland degradation became a global issue because of overgrazing and other human activities, grassland managers implemented different management methods in an attempt to restore grassland ecosystems (e.g. conservation actions). Few studies have investigated the impacts of conservation actions (removing large grazers and conserving biodiversity) on grassland ecosystems, therefore, this study aims to evaluate the impacts of conservation actions and to measure the time lag of the significant influences of grassland conservations on mixed grasslands that were assessed by five different biophysical parameters (biodiversity, soil organic matter, fresh biomass, litter cover and green cover). Instead of measuring the biophysical parameters from field data and remotely sensed images, the methodology of this study focused on the difference in biophysical parameters between the ecological comparison sites (grazing sites and conserved sites), which enhance the impacts of grassland conservation on grasslands comparing to grazing management. The results show that: (i) biodiversity in conserved grasslands increased gradually in the first 3–5 years, decreased gradually over the next 4 or 5 years, and then stabilized after that; (ii) soil organic matter increased and reached its maximum value within 7–9 years of conservation and then remained at this level, while litter accumulated the maximum level one year later than soil organic matter; (iii) soil organic matter is the primary factor of biodiversity in the grasslands with low litter accumulation, while high‐density litter layers are the primary cause of decreases in biodiversity; (iv) fresh biomass decreased over a period of 7–10 years under conservation and remained nearly unchanged after that; (v) green vegetation fraction was also increased by conservation action in about 6–7 years. The result of this study provides the fundamental information for implementing and adjusting grassland management policies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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