Pasture resilience reflects differences in root and shoot responses to defoliation, and water and nitrogen deficits
Notice bibliographique
Résumé
The yield of a pasture is directly proportional to the amount of light plants intercept and allocate to different organs. When plants are carbon (C) limited, due to defoliation, they allocate more C preferentially to shoots to restore leaf area. In contrast, water and nitrogen (N) limitations lead to a greater allocation of C to roots. Changes in the root:shoot ratio therefore reflect changes in C and N partitioning and indicate their relative priority. A major factor that influences plant responses to stress is their ability to store and remobilise reserves to restore leaf area. Species with tap roots, like lucerne, have a large potential C and N storage capacity that is utilised seasonally for storage and remobilisation. This has been used to develop seasonally based grazing management rules. Similarly, recommendations to graze perennial ryegrass at the 2- or 3-leaf stage are based on the balance between maximizing growth rates and the need to replenish water-soluble carbohydrate reserves. However, perennial ryegrass has lower levels of perennial reserves than other grass species. This reduces its resilience to concurrent water deficits or N deficiency. Under these conditions maintaining the recommended 3-leaf grazing intervals and/or leaving higher post-grazing pasture masses are recommended to assist canopy recovery. Other grass species, such as cocksfoot and tall fescue, provide more resilience, particularly in response to water deficits.
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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 | 0,002 |
| 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 ».