Optimizing pasture management for cow-calf production: the roles of rotational frequency and stocking rate in the context of system efficiency
Notice bibliographique
Résumé
An experiment was conducted on grass pasture in southwestern Quebec to evaluate the benefits of management intensive grazing (MiG). Sixty-one spring-calving cows, with calves, were assigned to nine treatments, arranged as a 3 x 3 factorial of rotational frequency (RF) (high, 2-d; medium, 6-d; continuous grazing) and stocking rate (SR) ( high, medium and low; 0.5, 0.7 and 0.9 ha per cow-calf pair, respectively). Hay harvested early in the season was used for pasture supplementation late in the season. Increasing RF had no effect (P > 0.05) on mean forage mass. Increasing SR from 0.9 to 0.5 ha per cow-calf pair resulted in a linear reduction (P < 0.01) in mean forage crude protein (CP) in September; forage CP was highest with 6-d rotation. At the start of the season, increasing RF caused a linear decrease (P < 0.01) in cow gain per head as well as gain per hectare, whereas increasing the SR caused a linear increase (P < 0.01) in cow gain per hectare without influencing cow gain per head (P > 0.05). Calf gain per hectare increased linearly (P < 0.01) in response to SR throughout the grazing season, but calf gain per head was unaffected (P > 0.05) by SR. Calf gains per head and per hectare were not influenced by RF until late season, when calves under a 6-d RF performed slightly better than both continuously grazed and 2-d RF calves. A 6-d-high SR system generated the greatest net revenue. The study showed little benefit of MiG on animal performance, but substantial benefit on efficiency of land use and economic performance. Key words: Grazing, cow-calf, net revenue, economics, animal performance
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».