Spatial patterns in defoliation and the expression of clonal traits in grazed meadows
Notice bibliographique
Résumé
Clonal plant species dominate meadow vegetation where grazing can generate spatial heterogeneity at different scales and can select for species that express particular sets of clonal traits. This in situ study aimed to characterize fine-grained spatial patterns of defoliation (<1 m) induced by contrasting cattle grazing intensities and to link these spatial patterns with the abundance of species-specific clonal traits. Using correlogams and synthetic spatio-temporal indices, the heterogeneity of vegetation height and leaf damage was monitored along a cattle grazing gradient. Species were identified and their clonal traits retrieved from the database CLO-PLA3. Under moderate grazing, fine-grained spatial patterns of defoliation were not stable over time. Defoliation was heterogeneous during the first months of the grazing season and then became homogeneous. Intensive grazing generated homogeneous defoliation, regardless of the date. In the study meadow, grazing gave rise to communities containing a greater abundance of annual species. However, clonal traits assumed to enable clonal fragments to benefit from heterogeneity do not seem advantageous. Increasing grazing intensity promoted species with clonal traits expected to minimize costs associated with clonality (aboveground clonal growth forms, short-distance lateral spread, and (or) short-lived connections). Ungrazed conditions favoured species with clonal traits associated with a high competitive ability.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».