Testing prescribed burning to shift an agronomic grass community to a diverse native plant community
Notice bibliographique
Résumé
Prescribed burning can be an effective land management tool. Here, we study changes in plant diversity and composition following experimental fire disturbance in microcosm units extracted from a twenty-five-year-old historically reclaimed grassland located at Highland Valley Copper mine in British Columbia (B.C.), Canada. Experimental microcosm units were dominated by agronomic grass species Elymus lanceolatus, Thinopyrum intermedium and Bromus inermis. The disturbance treatment was fire intensity, represented by three levels (light, moderate, and heavy), replicated six times per treatment. Fire intensity was controlled by modifying the weight of dried litter applied to each microcosm unit (50 g,150 g, 200g), along with the time each grass turf was burned (10 s, 15 s, 20 s). One day after the fire treatment was applied, microcosm units were seeded with a native species mix consisting of six grassland species common to southern B.C. to examine effectiveness of plant establishment postburn. Disturbance treatments resulted in higher overall alpha diversity, richness, evenness, and beta diversity. Plant community changes included colonization of seeded native forbs, grasses, and legumes in response to disturbance. Aboveground net primary productivity (ANPP) was net neutral within the light and moderate burning disturbance treatments but resulted in increased ANPP with heavy disturbance. Litter mass reduced plant diversity and ANPP, indicating that litter was a major factor in plant community dynamics. These results suggest disturbance by burning leads to short term positive plant community response towards increasing diversity of semi-arid grasslands, and aids in shifting plant communities to higher diversity composed of an increase in native plant species. Our results also suggest that without active management the gains observed in native species establishment might quickly be out shadowed and restricted by the previously dominant agronomic plant community.
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 | 0,001 |
| 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 ».