Planting time, first‐year mowing, and seed mix design influence ecological outcomes in agroecosystem revegetation projects
Notice bibliographique
Résumé
The conversion of tallgrass prairie to agriculture has negatively affected provisioning of ecosystem services. Successful restoration of ecosystem services could depend on management decisions applied during revegetation projects. We examined the effects of three management decisions (seed mix design, planting time, and first‐year mowing) on targeted ecosystem services (erosion control, weed resistance, and pollinator resources). We tested three seed mixes of varying diversity and grass‐to‐forb seeding ratios: Economy mix (21 species, 3:1 grass:forb), Pollinator mix (38 species, 1:3), and Diversity mix (71 species, 1:1). We established plots at two planting times (dormant‐season and spring) with or without first‐year mowing. To assess ecosystem services, we measured stem density, canopy cover, and floral density and richness of sown species in the second year after planting. The Economy mix had the highest stem density and cover but lowest floral density and richness. The Pollinator mix had the lowest stem density and cover but highest floral density. The Diversity mix had comparable stem density and cover to the Economy mix and comparable floral density and richness to the Pollinator mix. Mowing accelerated native plant establishment in all seed mixes. Dormant‐season planting improved establishment of spring and fall forbs and favored cool‐season graminoids over warm‐season grasses. All three management decisions influenced ecosystem outcomes, and comparison to a previous study revealed these effects to be robust to variation in site and climatic conditions. We recommend a diverse, balanced seed mix design, first‐year mowing, and dormant‐season planting to improve multifunctionality of conservation projects.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».