Stockpiling Potential of Perennial Forage Species Adapted to the Canadian Western Prairie Parkland
Notice bibliographique
Résumé
Stockpiling perennial forages for fall and winter grazing is not generally practiced on the Prairie Parkland of Canada. The objective was to determine forage species with most potential for stockpiling in this short‐season region. The research was conducted for 3 yr at Lacombe, AB. Plots of adapted forage grasses and alfalfa ( Medicago sativa L.) were clipped in early July. Regrowth forage mass was determined in mid‐September, mid‐October, and the following April. Forage quality measurements included in vitro digestible organic matter (IVDOM), crude protein, water‐soluble carbohydrates (WSC), and acid (ADF) and neutral (NDF) detergent fiber. Overwinter yield losses were lower with grasses (3–35%) than alfalfa (43%). Meadow bromegrass ( Bromus riparius Rhem.) had stable stockpiled yields over both dry (5130 kg ha −1 ) and wet (5450 kg ha −1 ) years and retained nutritive value well into winter and spring. Timothy ( Phleum pratense L.) provided greatest stockpiled yields in years of above‐average rainfall (9700 kg ha −1 ), but protein levels (<70 g kg −1 ) may be lower than desired in some years. Kentucky bluegrass ( Poa pratensis L.) and creeping red fescue ( Festuca rubra L.) had relatively low stockpiled yields (3160–5020 kg ha −1 ). However, quackgrass [ Elytrigia repens (L.) Nevski] yielded well under good rainfall conditions (6180 kg ha −1 ), and dry matter loss (16%) was below average. Spring NDF (644 g kg −1 ) and IVDOM (495 g kg −1 ) concentrations of creeping red fescue were lowest and highest among species, respectively. Creeping red fescue and meadow bromegrass have the best chance of meeting cow nutritive requirements during winter and spring.
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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 ».