Management of Canadian prairie region grazed grasslands: Soil C sequestration, livestock productivity and profitability
Notice bibliographique
Résumé
The GrassGro model (a computer simulation of management-induced changes in range and pasture forage and livestock productivity) was combined with spreadsheet analyses to estimate the influence of improved grazing practices on soil organic carbon (SOC), and farm profitability, across native rangelands and tame pastures of the southern Canadian Prairies. Improved practices included complementary grazing (CG) and reduced stocking density (RSD) on rangeland; and N fertilization (FERT), seeded grass/legumes grazed continuously (GLGC) or rotationally (GLGR), and RSD on tame pastures. The analysis was stratified into three ecoregions on the basis of similarities in climate and soil type. Averaged over 30 yr and ecoregions, SOC rates of gain through improved management were 5 (RSD) to 26 (CG) kg C ha-1yr-1 for rangelands, and 86 (RSD), 75 (GLGC), 62 (GLGR) and 222 (FERT) kg C ha-1yr-1 for tame pastures. Gains with FERT were considered largely negated by associated energy (C) costs, N2O emissions, and shifts in grassland species. The CG system alone improved net returns to the producer. The estimated potential combined SOC gain on prairie grazinglands (11.5 Mha) was 1.63 MMT CO2 yr-1 (or 0.465 MMT C yr-1), slightly less than the 1.70 MMT CO2 yr-1 currently emitted from agricultural soils in Canada. Key words: Soil carbon, GrassGro model, grazing management, rangeland, tame pasture
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».