Nutritional Dynamics of Plant Growth Forms in a Forest-Grassland Mosaic
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to determine the influence of plant community type, forest stand age, and season on the forage quality of plant growth forms in a forest-grassland mosaic. We determined the forage quality of plant growth forms (graminoids, forbs, and shrubs) at 64 sites in the Blue Mountains of Oregon, over four dates between May and September over two years. Samples were analyzed for crude protein (CP), acid detergent fiber (ADF), and neutral detergent fiber (NDF). Sites were classified according to climax vegetation and grouped as either forested (ponderosa pine, Pinus ponderosa ; Douglas-fir, Pseudotsuga menziesii ; grand fir, Abies grandis ) or non-forested (meadow or grassland). Forested sites were also categorized as “young” or “old” based on mean diameter at breast height of less than or greater than 37.5 cm, respectively. Graminoid and forb CP in early May were 3.5 and 2.5 points greater in the grand fir community type than the other forested types ( P ≤ 0.01) and were 2.7 and 4.9 points greater in the meadow type than the grassland type ( P ≤ 0.04). In mid-September, graminoid CP was similar between all community types ( P ≥ 0.78). In early May, forb ADF and NDF were similar between all community types ( P ≥ 0.18). In mid-September, forb ADF was 10.7 points lower in the ponderosa pine and Douglas-fir types than in all other community types ( P ≤ 0.02). Forb ADF and NDF were greater in young stands than in old stands ( P < 0.01). Furthermore, forb ADF was 11.4 points greater in the young grand fir community type than all other forested types ( P < 0.01). Our study characterizes forage quality across the growing season in diverse vegetation types and, in turn, can be applied to wildlife and livestock management to predict and manage animal landscape distribution.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».