Utilization of Near Infrared Reflectance Spectroscopy for the Evaluation and Characterization of Barley in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
The first study evaluated near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) for the determination of barley silage DM on as-is samples using either a commodity specific or broad based equation. A second study was conducted to evaluate a commercial NIRS prediction equation for barley grain, examining the nutrients of DM, CP and starch. Barley samples were selected as HIGH, MID or LOW for each nutrient group and the equation was tested using all samples or only the selected samples. Finally, a third study was conducted to evaluate NIRS as a selection tool for barley grain and the relationship between nutrient composition and digestion kinetics. The results of the first study indicated that NIRS accurately predicts the DM of as-is barley silage (R2 = 0.98, p < 0.05) using either a commodity specific or broad based equation. The second experiment indicates NIRS can accurately predict the DM and CP (R2 > 0.50, p < 0.05), however did not accurately predict starch content of barley grain (R2 �� 0.21, p < 0.05). The third experiment indicates that NIRS holds promise as a selection tool for barley grain quality and a relationship exists being nutrient content and digestion kinetics. There was a significant relationship between the DM content of the sample and the rate of fermentation with LOW DM samples having a faster rate of fermentation than the MID and HIGH (p < 0.05). Gas production of LOW DM samples was greater between 8 and 23 hours of incubation compared to the HIGH and MID (p < 0.05). The MID CP had greater gas production (mL/g of substrate DM, p �� 0.05) than the HIGH range, with LOW being intermediate. Correlations between the NIRS and lab determined chemical constituents and the gas production kinetics were examined. DM was negatively correlated (p �� 0.05) with k and lag when measured with NIRS or in a lab, and CP was significantly (p �� 0.05) negatively correlated with cumulative gas production (NIRS r = -0.31, lab r = -0.31), k (NIRS r = 0.48, lab r = 0.47), and lag (NIRS r = 0.30, lab r = 0.37).
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 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 ».