Using strategically applied grazing to manage invasive alien plants in novel grasslands
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Notice bibliographique
Résumé
Novel ecosystems that contain new combinations of invasive alien plants (IAPs) present a challenge for managers. Yet, control strategies that focus on the removal of the invasive species and/or restoring historical disturbance regimes often do not provide the best outcome for long-term control of IAPs and the promotion of more desirable plant species. This study seeks to identify the primary drivers of grassland invasion to then inform management practices toward the restoration of native ecosystems. By revisiting both published and unpublished data from experiments and case studies within mainly an Australian context for native grassland management, we show how alternative states models can help to design control strategies to manage undesirable IAPs by manipulating grazing pressure. Ungulate grazing is generally considered antithetical to invasive species management because in many countries where livestock production is a relatively new disturbance to grasslands (such as in Australia and New Zealand as well as Canada and the USA), selective grazing pressure may have facilitated opportunities for IAPs to establish. We find that grazing stock can be used to manipulate species composition in favour of the desirable components in pastures, but whether grazing is rested or strategically applied depends on the management goal, sizes of populations of the IAP and more desirable species, and climatic and edaphic conditions. Based on our findings, we integrated these relationships to develop a testable framework for managing IAPs with strategic grazing that considers both the current state of the plant community and the desired future state—i.e. the application of the principles behind reclamation, rehabilitation, restoration or all three—over time.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 découle