Notice bibliographique
Résumé
This review paper examines a number of the challenges of pasture-based dairy systems. Ensuring adequate nutrient intakes of highyielding dairy cows within grazing systems is one of the key challenges being faced by many dairy farmers. Options examined to increase nutrient intakes include: increasing herbage allowances, manipulating sward structure, modifying herbage composition, and the use of both forage and concentrate supplements. The potential to achieve high levels of animal performance with grazed grass combined with high levels of concentrate supplementation is examined, while forage supplements appear to offer much less scope by which to increase nutrient intakes. Low levels of herbage utilization provide another challenge on many farms, with options to extend the grazing season and to improve early-season forage utilization examined. The results of a whole systems approach to achieving high total nutrient intakes with grassland-based systems are highlighted. The potential to improve the sustainability of dairy systems through breed substitution and by identifying more appropriate strains of Holstein animals for use within grazing systems is also examined. A number of environmental challenges associated with grazing systems together with possible opportunities to reduce their impact are highlighted. These include reducing inputs of inorganic fertilizer nitrogen, reducing the crude protein content of concentrate feedstuffs offered during grazing, and reducing the phosphorus content of dairy cow diets. Key words: Dairy cows, grazing, herbage utilization, dairy breeds, environment
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».