Plant species diversity, ecosystem function, and pasture Management—A perspective
Notice bibliographique
Résumé
Grassland farmers face many challenges in pasture management including improving sustainability, reducing inputs of fertilizers and pesticides, and protecting soil resources. In this paper we provide our perspective on managing plant diversity within and among pastures as one tool to aid producers in meeting these challenges. Pasture ecosystems can be highly diverse, with a complex array of organisms contributing to ecosystem functioning. Within the broad range of plant and animal biodiversity in pastures, plant species diversity may be the most amenable to manipulation or management. Reported benefits of plant diversity in grasslands include: increased forage production, greater ecosystem stability in response to disturbance, and reduced invasion by exotic species such as weeds. Some view diversity as a sort of insurance policy where different species contribute in their own time or can take the place of species that fail from stress or mismanagement. Using mixtures of several forages in pastures, in some instances, can improve forage yield and reduce weed invasions. Pasture management for increased plant species diversity, however, is not simply mixing and planting as many forage species as possible. The kinds and amounts of different forage species along with their arrangement within and among pastures at the farm scale are critical features that must be considered. Tools must be developed to determine the appropriate species mixtures for varying soils, landscapes, climate and purposes to fulfill multiple functions for producers. Key words: Grazing ecosystem; forages; diversity; ecosystem function; ecosystem services
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».