Chemical composition, ensiling characteristics and ruminal degradability of forage soybean cultivars
Notice bibliographique
Résumé
A study was conducted to determine the effects of forage soybean cultivar on chemical composition, ensiling characteristics, and ruminal degradability of silage. Two cultivars of forage soybean (Kodiak and Mammouth) were field-grown, harvested at the R6 stage, and ensiled in mini-silos (n = 3) for 0, 2, 4, 8, 16 and 45 d. Two ruminally fistulated cows were used to determine in situ ruminal nutrient degradabilities of the 45-d silages. Both cultivars went through slow fermentation as indicated by a gradual decline in pH up to day 45 post-ensiling. Lactic acid concentration increased throughout ensiling and was higher for Mammouth than Kodiak except at day 45 post-ensiling. Analysis of the 45-d silages showed that Mammouth contained higher neutral detergent fiber (NDF, 490 vs. 444 g kg-1), acid detergent fiber (371 vs. 353 g kg-1) and acid detergent lignin (81 vs. 64 g kg-1) than Kodiak. However, crude protein (CP) concentration was higher for Kodiak than Mammouth. Mammouth silage had lower buffer soluble protein and higher neutral and acid detergent insoluble protein concentrations than Kodiak silage. Results of the in situ study indicated that Kodiak silage had greater ruminal dry matter (606 vs. 549 g kg-1), CP (828 vs. 752 g kg -1) and NDF (272 vs. 227 g kg-1) degradabilities than Mammouth. It was concluded that chemical composition and ruminal nutrient degradabilities of forage soybean silage were significantly influenced by cultivar. Key words: Soybean [Glycine max (L.) Merill.], silage, ensiling; forage quality, nutrient degradability
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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) | 0,000 | 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 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 ».