Development and evaluation of grazing-tolerant alfalfa cultivars: A review
Notice bibliographique
Résumé
Plant breeders have long sought to improve grazing tolerance of alfalfa without sacrificing the beneficial yield and quality attributes of this species. Most efforts have focussed on selecting for traits (e.g., creeping rootedness) related to grazing tolerance and/or simulated grazing, but these efforts failed to account for the multiple stresses caused by grazing animals. Trait selection often led to sacrifices in yield and other desirable characteristics resulting in cultivars that were not robust across grazing management systems and environments. An innovative selection procedure was recently developed at the University of Georgia which incorporated intensive grazing with continuous stocking by beef cattle. The development of "Alfagraze" using this procedure showed that grazing tolerance and high yields can be incorporated into the same cultivar, along with consistent performance across grazing management systems and environments. Subsequent research has shown that grazing tolerance can be improved within elite, high-yielding, multiple-pest-resistant cultivars and breeding populations. Selection using intensive grazing with continuous stocking has been summarised in a "Standard Test Protocol" that is now being successfully used by public and private alfalfa breeders and in cultivar evaluation programs in the USA, Canada, and other countries. Key words: Medicago sativa, Medicago sativa ssp. falcata, persistence, lucerne, grazing tolerance, Alfagraze
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».