Quantification and Simulation of Grazing Impacts on Soil Water in Boreal Grasslands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We conducted a 2‐year study in central Alberta to quantify and simulate the soil water status of boreal grasslands under three grazing systems using wapiti ( Cervus elaphus Canadensis ), viz. (1) ungrazed control (UNG), (2) high intensity [4.16 animal unit month per ha (AUM) ha −1 ] short‐duration grazing (SDG) and (3) moderate intensity (2.08 AUM ha −1 ) continuous grazing (CG). Soil water was measured from May 1997 to September 1998 to a depth of 15 cm. Total annual precipitation in 1997 and 1998 was 494 and 429 mm respectively. In both years grazing treatments reduced soil water. Soil water content under SDG was significantly (P < 0.05) lower than CG. Simulation of soil water on each grazing system was conducted using PASTURE, a simple compartmental system dynamics model. Evaluation of the model was conducted using statistical criteria that included calculation of average error, root mean square, coefficient of residual mass and modelling efficiency and comparing these statistics against optimal values. Although the model under‐predicted soil water, simulations of soil water for grazing treatments in both years were closest to measured values with modelling efficiency (how well observed values are close to simulated values) up to 68 %.
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 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 ».