Enhancing pasture productivity with alfalfa: A review
Notice bibliographique
Résumé
Alfalfa has been recognized for its superior yield and quality in seeded pastures. However, when grazing immature alfalfa there is a risk of animal losses due to frothy bloat in some ruminant livestock. Inclusion of at least 50% grass in the pasture mixture is commonly recommended to reduce the risk of bloat. Two decades of plant breeding have resulted in the release of AC Grazeland, an alfalfa cultivar that reduces the incidence of bloat. Other bloat control agents such as pluronic detergents and ionophores can also be of value. Development of grazing-tolerant alfalfa varieties is solving some of the problems associated with lack of persistence of alfalfa in mixed stands; however, they are not bloat-safe. Animal productivity commonly increases when alfalfa is included in pasture mixtures. Improvements in cattle rate of gain are observed when alfalfa contributes as little as 35% to the sward. Grazing management is the principal method for controlling pasture yield and quality as well as animal performance and bloat incidence. When grazing management is used to optimize pasture production and nutrient intake, yearling steers can gain as much as 1.5 kg head −1 d −1 and liveweight production ranging from 107 kg ha −1 (on dryland) to 1946 kg ha −1 (under irrigation) can be expected. Limiting utilization of alfalfa-based pasture to ≤70% may be more important for maximizing gain per head than managing herbage quality. Key words: Alfalfa, beef production, forage, grazing
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».