Modeling lodgepole pine silvopastures in South Central British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Silvopasture systems within lodgepole pine stands in British Columbia are not widely implemented because knowledge is lacking on profitability, appropriate tree and cattle stocking standards, and the suitability and potential of understory forage species in silvopasture systems. In order to compare total timber and forage production values of single-crop tree plantations with those of silvopasture systems, this study consists of: 1) a theoretical economic model (the Lodgepole pine Silvopasture Economic Model) that predicts revenues expected for tree-only, pasture-only, and both uniform- and clumped-tree distribution silvopasture systems, and 2) a screening of native and agronomic forage species under simulated shade conditions to compare forage quantity and quality for grazing beef cattle. The Lodgepole pine Silvopasture Economic Model relies on a constant supply of mean production values projected into the future to estimate and compare the yield and value of resource commodities. The objectives of the forage screening component were to compare agronomic and native grass biomass production and forage quality, and study the effects of shading, clipping, and their interaction, on pinegrass and rough fescue, two species native to British Columbia, and the agronomic forages orchardgrass and perennial ryegrass. Some morphological changes under shade were noticed in this study, but the effects were minimal\nin comparison to differences in biomass production between species. The study clearly demonstrated the high productivity of orchardgrass compared to pinegrass and rough fescue as orchardgrass plants produced a total of 11 and 9 times more total biomass than pinegrass and rough fescue under ambient sunlight, but the differences between species factors tended to decrease with increasing shade. The benefit of improved forage production using agronomic species in clumped distribution lodgepole pine silvopasture systems has the potential to provide sizeable benefits to the ranching industry while diversifying resource commodities in lodgepole pine stands.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».