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Enregistrement W1973568414 · doi:10.4141/p03-010

Cropping systems for annual forage production in northeast Saskatchewan

2004· article· en· W1973568414 sur OpenAlexvenueaboutno aff
D. H. McCartney, L. Townley‐Smith, A. S. Vaage, J. R. Pearen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilageLolium multiflorumHordeum vulgareAgronomyTriticaleBiologyAvenaSecaleForagePastureCropPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herbage production for silage and pasture production of annual species was investigated near Melfort in northeastern Saskatchewan. Barley (Hordeum vulgare L.) and oats (Avena sativa L.) were seeded as spring monocrops (SMC) and in binary intercrop (IC) mixtures with fall species including winter wheat (Triticum aestivum L.), fall rye (Secale cereale L.), winter triticale (X Triticosecale Wittmack L.), biennial Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam.) and annual Westerwolds ryegrass (Lolium multiflorum Lam.). Fall species were also seeded as monocrops (FMC). Silage Spring harvest occurred when barley (early-silage cut) and oats (late-silage cut) reached soft dough stage and again late in the autumn. An additional deferred grazing (DG) treatment containing each one fall species was harvested once in the autumn. Mean ranking of spring herbage silage yield was Oat-SMC (100%) > Oat-IC (91%) > Barley-SMC (83%) = Barley-IC (78%) > late-cut FMC (53%) > early-cut FMC (42%) (P ≤ 0.001). SilageSpring herbage yield of IC combinations was similar, but FMCs containing annual ryegrass were 26% to 34% (P ≤ .01) greater than other treatments. Crude protein content (g kg-1) was 14 to 35% higher (P ≤ 0.001) in IC systems than the corresponding SMC. Neutraleutral detergent fibre (NDF) and acid detergent fibre (ADF) content (g kg-1) of barley based systems was 15 and 22% lower (P ≤ 0.001) than those with oats. Ranking and relative productivity for fall pasture was DG (100%) > early-cut FMC (67%) > late-cut FMC (49%) > Barley-IC (30%) > Oat-IC (24%) = Barley-SMC (14%) (P ≤ 0.001). Cropping systems that contained no spring cereal produced 2.37-fold higher (P ≤ 0.001) fall pasture yield than those with spring cereals. Among FMCs, ICs and DG systems, mean yield of ryegrass treatments were generally higher (P ≤ 0.05) than that of fall cereals. Key words: Annual forage, deferred grazing, intercrop, monocrop

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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,331

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations16
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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