Grazing intensity impacts on pasture carbon and nitrogen flow
Notice bibliographique
Résumé
There is little information on the impact of grazing intensity on productivity and sustainability of intensively managed pastures in the humid, short-season parkland of the Canadian prairies. Our hypothesis was that above-ground productivity of dry matter, carbon, nitrogen, and in vitro digestible organic matter would be reduced proportionately with increasing grazing intensity. The study was conducted on a Typic Haplustoll at Lacombe, Alberta. Paddocks of meadow bromegrass (Bromus riparius Rhem.), replicated 4 times, were subjected to heavy, medium and light grazing intensities. Measurements and analyses were carried out for 3 years. Yields of dry matter, carbon, nitrogen, and in vitro digestible organic matter before and after grazing were determined and seasonal pools of above ground production, disappearance and residual were calculated. Concentrations of acid and neutral detergent fiber and lignin were also determined before and after grazing. Increasing grazing intensity tended to increase nitrogen and decrease fiber concentrations for available and residual forage. Heavy and medium grazing intensities produced 83 and 90% as much above ground dry matter and 87 and 90% above ground carbon as the light intensity. All disappearance pools were similar among grazing intensities except in vitro digestible organic matter, where heavy was 116% of light. Heavy grazing reduced the contribution of vegetative dry matter, in vitro digestible organic matter, carbon and nitrogen to the residual to 41, 50, 36, and 52% of that for light grazing. Adding estimated fecal-carbon to the residual significantly increased total residual carbon. Estimated fecal-carbon represented 68, 51, and 42% of all carbon inputs to litter for heavy, medium and light grazing, respectively. Grazing intensity did not affect estimated pools of excreted nitrogen, but increased estimated precent of nitrogen excreted as urine.
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 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) | 0,001 | 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 ».