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Enregistrement W4386754452 · doi:10.18280/ijdne.180402

Influence of Cattle Grazing Methods on Changes in Vegetation Cover and Productivity of Pasture Lands in the Semi-Desert Zone of Western Kazakhstan

2023· article· en· W4386754452 sur OpenAlexvenueno aff
Beybit Nasıyev, A. K. Karynbayev, Madiyar Khiyasov, Askhat Bekkaliyev, Нурболат Жанаталапов, Mira Begeyeva, Aidyn Bekkaliyeva, Vladimir Shibaikin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture of the Republic of Kazakhstan
Mots-clésGrazingPastureVegetation (pathology)Conservation grazingSpecies richnessProductivityRangelandEnvironmental scienceBiodiversityAgroforestryGeographyEcologyBiologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monitoring pasture vegetation indicators is critical as decreased productivity could jeopardize the stability of pasture lands.This study aimed to evaluate the status of vegetation cover across pastures utilized in diverse manners within the semi-desert zone of Western Kazakhstan.Specifically, the impacts of rotational, seasonal, and intensive grazing on the functionality, diversity, and productive potential of pasture vegetation were investigated.Systematic vegetation observations, including species diversity examination, projective coverage estimation, height measurements, and yield determination, were conducted in transects established across pastures with varying grazing methods at the Miras farm in Western Kazakhstan.The findings reveal that unregulated intensive grazing significantly altered vegetation indicators, suggesting potential degradation processes.Intensive grazing proved particularly detrimental, resulting in decreased species richness, projective coverage, height, and a lower productive vegetative mass.In contrast, rotational and seasonal grazing methods appeared more effective in Western Kazakhstan.Pastures where regulated grazing was practiced exhibited higher species richness and biometric and production indicators compared to those with unsystematic grazing.Understanding the alterations in biometric and productive vegetation indicators relative to grazing practices is crucial for quality assessment of pastures and determining appropriate pasture management.The absence of adequate and efficient grazing could trigger irreversible deterioration in pasture vegetation conditions.Therefore, to safeguard the biological resources and biodiversity of the region's pastures, it is strongly advocated to employ regulated grazing and entirely eliminate excessive intensive grazing.This approach will help maintain a healthy balance in the pasture ecosystem and promote sustainable farming practices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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