Forum: Critical Decision Dates for Drought Management in Centraland Northern Great Plains Rangeland
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ranchers and other land managers of central and northern Great Plains rangelands face recurrent droughts that negatively influence economic returns and environmental resources for ranching enterprises. Accurately estimating annual forage production and initiating drought decision-making actions proactively early in the growing season are both critical to minimize financial losses and degradation to rangeland soil and plant resources. Long-term forage production data sets from Alberta, Kansas, Montana, Nebraska, North Dakota, South Dakota, and Wyoming demonstrated that precipitation in April, May, and June (or some combination of these months) robustly predict annual forage production. Growth curves from clipping experiments and ecological site descriptions (ESDs) indicate that maximum monthly forage growth rates occur 1 mo after the best spring month (April to June) precipitation prediction variable. Key for rangeland managers is that the probability of receiving sufficient precipitation after 1 July to compensate for earlier spring precipitation deficits is extremely low. The complexity of human dimensions of drought decision-making necessitates that forage prediction tools account for uncertainty in matching animal demand to forage availability, and that continued advancements in remote sensing applications address both spatial and temporal relationships in forage production to inform critical decision dates for drought management in these rangeland ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle