Evaluating the grazing response index of three key forage species in the southern interior of British Columbia by using multiple clipping treatments to determine impact on plant vigour
Notice bibliographique
Résumé
In British Columbia, many practices related to rangeland management are not working as effectively as they used to due to fluctuating environmental factors. The Grazing Response Index (GRI) is a tool which was developed in Colorado, USA to help rangeland managers and producers evaluate the effects of grazing in a current year by integrating management and climate factors which relate directly to growing conditions. To determine if this tool could be used in the Southern Interior of British Columbia, in conjunction with range condition assessments and range health assessments, the effectiveness of the GRI was determined by comparing the responses of three key forage species to various levels of clipping: clipped once at 40% or 70% or clipped three times at 40% or 70% removal of biomass. Results varied by species: bluebunch wheatgrass was impacted greater by intensity of clipping rather than frequency, rough fescue showed interactions between frequency and intensity while pinegrass results were variable. Though results varied by species, the GRI scoring for each species response was considered appropriate though it was conservative in its scoring of the more severe treatments. I conclude that the GRI could be a beneficial tool for annual range management in the Southern Interior to supplement long term management tools.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».