Ranchers’ Attitudes toward Managing for Vegetation and Landscape Heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Grasslands are imperiled due to land conversion, fragmentation, woody encroachment, population growth, and global warming. What remains of intact grasslands are vital for the ecosystem services they provide. Wildlife species native to the North American Great Plains evolved in response to very specific and differing habitats. Without variation in vegetation structure and composition (heterogeneity) the number of species that can thrive is minimized, as are the interconnected ecosystem services. Landowners’ assistance in the maintenance of grassland ecosystems is essential because Great Plains grasslands are primarily privately managed. Thus, increasing heterogeneity on working rangelands is a partial solution to balancing the needs of wildlife with that of cattle production. This study tested a predictive model of factors influencing attitudes toward heterogeneous and landscape-scale ranch management. An online survey was sent to ranchers within prescribed-burn and grazing groups in the Great Plains. Predictors of landscape-scale management were spirituality, stewardship, social descriptive norms, consideration of future consequences, and participation in grassland activities. The lone predictor of attitudes toward heterogeneous grassland management was consideration of future consequences. Even though the survey targeted groups that were more likely to be higher in heterogeneous attitudes, a vast majority are still following the “manage to the middle” paradigm. It appears these ranchers are unaware of the benefits of a heterogeneous landscape and the compatibility of its associated management techniques with their cattle production goals. To improve the adoption of techniques that promote vegetation heterogeneity, more resources should be devoted to demonstrating how these practices benefit ranchers’ cattle business alongside the larger landscape.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».