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Enregistrement W2742739320 · doi:10.2527/asasann.2017.294

294 Productivity and carbon sequestration potential of reestablished native grassland in Canadian prairie following grazing

2017· article· en· W2742739320 sur OpenAlexaffabout
Aklilu W. Alemu, A. D. Iwaasa, Roland Kröbel, B.G. McConkey

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrazingPastureForageAgronomyGrasslandProductivityEnvironmental scienceBiomass (ecology)StockingLivestockAnimal scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian native grasslands are recognized for providing high-quality forage for grazing livestock and wildlife. The objective of the study was to determine changes in pasture productivity and soil organic carbon (SOC) level as affected by type of forage pasture mix and grazing management. In 2001, pasture was established on 32 ha of land (16 paddocks of 2.1 ha) that was cropped since the 1920s. Treatments consisted of a completely randomized experimental design with 2 replicates: 2 pasture mixes (simple and diverse, with 7 and 12 species, respectively) and 2 grazing systems (continuous and deferred rotational grazing). Between 2005 and 2014, pasture was stocked with commercial yearling Angus steers (Bos taurus; 354 ± 13 kg) to an average stocking rate of 0.8 and 1.9 animal unit/ha for continuous and deferred rotational grazing, respectively. All pastures were grazed to an average utilization rate of 50 to 60%. Body weight was measured at the beginning and end of the grazing season. Available pasture yield was estimated by taking 10 representative 0.25-m2 quadrat samples. Soil samples (at 2 depths: 0–15 and 15–30 cm) were collected in the fall of 2000, 2004, 2008, 2011, and 2014. Data were analyzed using the mixed procedure of SAS and differences are discussed at P ≤ 0.05. Aboveground biomass and available pasture yield between simple and diverse pastures showed no difference but varied among the experimental years (P < 0.001). Available pasture was greater (P < 0.01) for rotational grazing (1,328 kg/ha) relative to continuous grazing (855 kg/ha), which increased the number of grazing days per hectare by 9% over the continuous grazing system (57 d/ha; P = 0.04). Conversely, ADG was 18% higher (P = 0.02) for continuous grazing than for rotational grazing (0.88 kg/d), which was likely related to higher OM digestibility and DE of pasture under continuous grazing. Total live weight production per hectare was slightly higher for the diverse pasture mix. Over the 10 yr of production, average SOC level was 5 (0–30 cm) and 9% (0–15 cm) higher for complex pasture on continuous grazing than on deferred rotational grazing (P < 0.01). Furthermore, SOC level was affected by year (P < 0.0001), which was expected, with the different environmental conditions experienced among the different soil sampling years. Overall, our study indicated that pasture diversity with grazing management affected productivity and SOC level of grazing lands.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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