Structure, Function and Drought Resilience of Northern Prairie Communities, 50 Years After Grazing Disturbance
Notice bibliographique
Résumé
With climate change threatening the function of grassland ecosystems, conservation and restoration strategies are shifting from comparisons of species compositions with baseline conditions, to assessments of ecosystem functions and resilience. Here, I present research from Riding Mountain National Park, Manitoba, to illustrate the links between plant community composition, leaf traits of dominant plants, and grassland community function. I also discuss applications for the management of grassland ecosystems. I use plant community data, collected in 1973, 2010 and 2020, to understand the long-term effects of grazing on the function and resilience of northern fescue prairies. I test whether legacies of historic grazing continue to affect the structure, diversity, and composition of grassland communities, and whether historic grazing predicted community leaf trait composition in fescue grassland ecosystems. I also explore how nutrient and carbon cycling may be influenced by leaf traits of dominant plants, including their leaf carbon and nitrogen concentrations. Fifty years after grazing, heavily grazed prairies continued to have lower plant diversity. However, prairies with light grazing had lower spatial variation in plant composition. By 2020, community leaf trait composition could not be predicted by historic grazing, and instead, plant trait composition was driven by exotic species invasions. Similarity in traits between Poa pratensis and Festuca hallii resulted in a functional redundancy between lightly and heavily grazed grasslands. Invasions of Poa pratensis increased the values of leaf density, and leaf C:N over the years while Bromus inermis increased the value of specific leaf area (SLA), illustrating that changes in grassland composition correlate with changes in the traits of dominant plants that have the potential to affect the resilience of grasslands to drought as well as their function. This study describes how community trait composition can impact grassland drought tolerance and ecosystem functions, and the management implications of those consequences.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».