Seasonal Dynamics and Defoliation Impact on Herbage Yield in Aspen Boreal Habitats of Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Within the aspen boreal ecosystems, little information exists on the seasonal dynamics of available herbage and the effects of varying defoliation regimes on accumulated herbage growth and associated opportunities for animal production. We examined seasonal changes in herbage phytomass in conjunction with defoliation treatments in Bromus inermis-Poa pratensis grasslands in central Alberta. Changes in herbage pools were examined by sampling at five monthly intervals from April to September 1997 and 1998, inclusive. Vegetation was also subjected to a factorial experiment with an initial defoliation in late-May, June or July, at heights of 2.5, 7.5, or 15 cm, and repeated at 3-, 6- or 9-week intervals until the end of September. Green herbage, standing dead and fallen litter increased from spring to summer and decreased from summer to fall. Average growing conditions resulted in a peak phytomass of 350 g m-2, and varied by year. Weathering losses of green herbage, standing dead and fallen litter over winter were 34%, 52% and 51%, respectively. Dry matter losses of total herbage (all three pools) over winter were 58% of 1997 summer green phytomass. Initial timing, height, and frequency of clipping all affected accumulated herbage yield (P < 0.001). The greatest accumulated herbage yield was from clipping initiated in May. Light clipping resulted in less phytomass accumulation relative to moderate and heavy clipping. Clipping frequencies of six and nine weeks resulted in similar phytomass removal, but were greater than herbage removal associated with three weeks frequency. The interaction between clipping date and frequency of clipping demonstrates the importance of temporal rest and sensitivity of forage plants to defoliation, and lends support to the use of rotational grazing systems.
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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 ».