Spring cattle grazing and mule deer nutrition in a bluebunch wheatgrass community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although domestic cattle and mule deer ( Odocoileus hemionus ) share bluebunch wheatgrass ( Pseudoroegneria spicata ) communities throughout western United States and Canada, no study has yet evaluated the effects of cattle grazing on the nutrient intake of mule deer and the nutritional carrying capacity in these semi‐arid rangelands. We expected that spring cattle grazing would decrease plant biomass available to deer but increase the nutritional quality of forage by arresting the phenology of grasses, reducing the proportion of standing dead biomass of grasses and promoting forbs. Using 0.4‐ha exclosures, we created 3 replicates of paired grazed and non‐grazed treatments within 3 pastures ranging from 64 to 509 ha in bluebunch wheatgrass communities on dry‐stony ecological sites in southeastern Washington, USA. After cattle had grazed 1 of each pair of 0.4‐ha plots to 40% utilization from 10 April to 29 May 2009, we sampled the biomass and measured the digestible energy (DE; kJ/g) and digestible protein (g/100 g feed) of plants that spring and fall. Using hand‐raised, tractable mule deer, bite count methods, and behavioral observations, we measured daily DE and digestible protein intake within each plot. When compared to non‐grazed plots, grazed plots had half the total and 3 times less live plant biomass in spring, and 25% less biomass in fall, whereas DE content of bluebunch wheatgrass and mule deer diets did not differ between grazing treatments. However, daily DE intake of deer was 39% less in spring and 13% less in fall in grazed than non‐grazed plots. Nutritional carrying capacity (deer days/ha) did not vary between grazing treatments except for 1 pasture in fall, indicating that spring grazing by cattle in bluebunch wheatgrass communities did not improve the nutritional quality of deer diets enough to offset the overall loss of live forage biomass. © 2013 The Wildlife Society.
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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 | 0,000 | 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 ».