Geese and grazing lawns: responses of the grass<i>Festuca rubra</i>to defoliation in a subarctic coastal marsh
Notice bibliographique
Résumé
In coastal marshes on James Bay and southern Hudson Bay, Canada, the grass Festuca rubra L. is heavily used for forage by both Snow (Chen caerulescens caerulescens (Linnaeus)) and Canada Geese ( Branta canadensis (Linnaeus)). On Akimiski Island, James Bay, this grass occurs in a mosaic of short, heavily grazed patches and tall, lightly grazed patches. We investigated whether short plants are primarily a plastic morphological response to grazing by geese. Over two growing seasons, we measured growth of short patches protected from grazing and of tall patches subjected to mowing treatments, with unmanipulated short and tall controls. Protection resulted in rapid conversion from a short growth form to a tall form, similar in height and biomass to plants in tall control plots. Mowed tall plants also rapidly recovered to near tall control values for height and biomass. A single 3 week treatment episode often permitted nearly full recovery to tall form. In some cases, more sustained protection was required, but repeated mowing ultimately may have reduced growth rates. These results indicate that the morphology of individual plants of Festuca rubra plastically recovers from changes in defoliation pressure. Consequently, short patches likely represent grazing lawns maintained by intensive foraging by geese.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».