Implications of Precipitation, Warming, and Clipping for Grazing Resources in Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Climate change, in terms of both warming and altered precipitation, has the potential to affect grassland systems, with subsequent ramifications for grazing resources. Although grazing is the dominant land use in grasslands, little research has assessed how changes in climate might affect herbage quantity and quality, and how grazing intensity might influence these responses. We performed a fully controlled and factorial 3‐yr, multisite experiment simulating climate change and grazing (via clipping). This experiment was conducted at three northern temperate grassland sites across the Canadian prairies. We increased air temperature by 2 to 4 ° C, reduced precipitation by 60%, and clipped plants at low and high intensities. At one site, we also applied added (+60%) precipitation. We monitored changes in herbage quantity (regrowth and accumulated herbage) and one aspect of herbage quality (protein content) for both graminoid and forb components. Both climatic factors (i.e., warming and reduced precipitation) and clipping decreased season‐long accumulated herbage, with similar magnitudes of response to precipitation and clipping and smaller responses to warming. Regrowth biomass following clipping declined with reduced precipitation but had a limited decline with warming. Reduced precipitation and warming both decreased herbage quality, and clipping increased quality. These results indicate that the potential for losses in herbage production under drought and warming may be exacerbated by decreased herbage quality. We also saw evidence that graminoids, rather than forbs, will be more sensitive to climate changes. Our results further support the idea that planning for altered grazing resources under future climate conditions will be necessary.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».