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Enregistrement W1915730112

Variations in chemical composition of grass clover mixtures over the vegetation season in different agroecological conditions

2005· article· en· W1915730112 sur OpenAlexaboutno aff
Goran Perčulija, Mladen Knežević, Josip Leto, Marina Vranić, Krešimir Bošnjak

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the current investigation carried out on 6 family farms in 6 counties was to determine seasonal variations in chemical composition of domestic and Canadian grass-clover mixture (GCM). The study was arranged as complete randomly design on 1 ha area at each of the family farm involved (0.5 ha domestic, 0.5 ha Canadian GCM). The sward at each family farm was cut five times over the vegetation season. GCM samples were analyzed by NIR spectroscopy (NIR instrument, Foss, Model 6500) to determine: dry matter (DM), organic matter (OM), crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), metabolic energy (ME), digestibility of OM in DM (D-value) and water-soluble carbohydrates (WSC). No differences in chemical composition between the two GCM were observed, but among locations for DM, OM and WSC. The interaction of mixture x location was significant (P<0.05) only for OM. The investigated parameters showed no significant differences of the mixture x cutting interaction (P>0.05). This means that no significant differences were noticed between mixtures at the same term of cutting, but for all of the investigated parameters among cuttings. There quality of GCM was increasing over the season as seen from its relative increase in CP from the first (112.9 g kg-1) to the fifth cut (185.9 g kg-1). NDF was higher over the whole vegetation season. The last cut showed significantly lower NDF (628.6 g kg-1), higher ME (10,73 MJ kg-1), D-value (71.6) and WSC (56.3 g kg-1).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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