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Enregistrement W2052322660 · doi:10.4141/a02-087

Steer performance grazing hybrid bromegrass pastures

2003· article· en· W2052322660 sur OpenAlexafffundvenueabout
L. C. Thompson, H.A. Lardner, R. D. H. Cohen, Bruce Coulman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaMinistry of Agriculture - SaskatchewanUniversity of Saskatchewan
Mots-clésBromus inermisGrazingPastureAgronomyAgropyron cristatumBromusForageBiologyPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Producers in Saskatchewan require grazing information on new grass cultivars to improve production and quality of existing forage stands. Animal data are ultimately needed to validate the performance of these new varieties under grazed conditions. A 2-yr field experiment was conducted (2000–2001) to determine steer performance and species utilization when grazing crested wheatgrass (Agropyron pectiniforme R. & S.), smooth bromegrass (Bromus inermis Leyss.) and meadow bromegrass (Bromus riparius Rehm.) compared to hybrid bromegrass (Bromus riparius × Bromus inermis) pasture on an Orthic Black soil in east central Saskatchewan. Weight gain (kg d-1) was greater (P < 0.05) for steers grazing hybrid bromegrass pasture than crested wheatgrass pasture in the first year. However, in 2001, steers grazing crested wheatgrass pastures had greater (P < 0.05) average daily gain (ADG) than those grazing other pasture types. Total beef production (TBF) was greatest in both years (160 and 185 kg ha-1) from the hybrid bromegrass pastures. The greatest (P < 0.05) animal grazing days (AGD) were observed on hybrid bromegrass pastures. These results suggest that AC Knowles hybrid bromegrass is a suitable species for pasture use in Saskatchewan. Key words: Grazing, utilization, steer, grass pasture

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2003
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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