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Enregistrement W2142830877 · doi:10.3398/064.073.0402

Impacts from Winter-Early Spring Elk Grazing in Foothills Rough Fescue Grassland

2013· article· en· W2142830877 sur OpenAlexaboutno aff
Tanya M. Thrift, Tracy K. Mosley, Jeffrey C. Mosley

Notice bibliographique

RevueWestern North American Naturalist · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland and Wildlife Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrazingFoothillsGrasslandAgronomyFestuca rubraFestucaEnvironmental scienceBiologyEcologyPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foothills rough fescue (Festuca campestris) grasslands provide important foraging habitat for wildlife and livestock in the northwestern United States and southwestern Canada. Foothills rough fescue is sensitive to grazing during late spring —early summer but is believed to be more tolerant of grazing during winter—early spring. We evaluated vegetation and soil impacts from long-term winter—early spring grazing at 2 intensities (HG = heavy grazing, LG = light grazing). We studied a foothills rough fescue grassland in west central Montana, USA, that had been grazed almost exclusively by Rocky Mountain elk (Cervus elaphus nelsoni ) during winter—early spring for 58 years. Foothills rough fescue tolerated LG but not HG, whereas bluebunch wheatgrass (Pseudoroegneria spicata) and Idaho fescue (Festuca idahoensis) did not tolerate either LG or HG. Decreased productivity of foothills rough fescue in HG was accompanied by decreased herbaceous ground cover and increased abundance of the invasive dense clubmoss (Selaginella densa). Soil nutrient status (OM, C, N, C:N ratio) did not differ between HG and LG; however, soil bulk density was 18% greater in HG, and the Ah horizon was 20% thinner in HG. Overall, our results indicate that long-term elk grazing during winter—early spring degraded this terrestrial ecosystem, and we conclude that periodic rest from ungulate grazing during winter— early spring is necessary to sustain foothills rough fescue grasslands.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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