Composition and structure of fescue prairie respond to burning and environmental conditions more than to grazing or burning plus grazing in the short-term
Notice bibliographique
Résumé
Burning and grazing are key processes in the natural disturbance regime of the Fescue Prairie. Burning, grazing and their interacting effects on plant species diversity (Hʼ), species richness, and heterogeneity in species composition were studied at two spatial scales for two years in a remnant Fescue Prairie near Saskatoon, Saskatchewan. Cattle distribution in relation to plant communities was also studied. At the plot scale (100 m²), burning increased Hʼ (P<0.01) on species richness; richness varied between years (P=0.04), averaging 14.2 species m⁻² in year one versus 15.8 species m⁻² in year two (S.E.±0.65). Spatial heterogeneity (P>0.25; x=46%; S.E.±3.0) and temporal heterogeneity in species composition (P>0.21; x=42%; S.E.±3.8) were not affected by burning, grazing, or their interaction. Burning + grazing increased tiller densities in Elymus lanceolatus (68%) and those of Festuca hallii (11%) (P<0.001) compared to the control. Burning decreased total aboveground net primary production (ANPP) (P<0.001) (x=305 g m⁻²) compared to unburned treatments (x=500 g m⁻²; S.E.±30.8). Grazing and burning + grazing had no effect on total ANPP or graminoid ANPP (P≥0.36). At the scale of Kernen Prairie (130 ha), H' increased between 1996 (P<0.05) (x=1.10) and 2005 (x =1.40; S.E.±0.094). Species richness increased from 5.2 species 0.25 m⁻² in 1996, to 6.8 species 0.25 m⁻² in 2005 (S.E.±0.505). Heterogeneity in plant species composition tended to increase after prescribed burning was started in 1986 and after grazing began in 2006. Cattle preferred Bromus inermis- and Poa pratensis-dominated plant communities, areas with intermediate amounts of total aboveground standing crop of plants, and areas in which shrub densities exceeded 16 stems 0.25 m⁻². In the short term, burning and environmental conditions had greater effects on species diversity, richness, and heterogeneity in species composition than grazing or the interaction of burning and grazing. Different responses may be expected with different combinations of timing, frequency, and intensity of burning and grazing at different sites under ever changing environmental conditions.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».