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Enregistrement W2052766637 · doi:10.4141/p00-143

Improving the nutritive value of timothy through management and breeding

2001· article· en· W2052766637 sur OpenAlexvenueno aff
Gilles Bélanger, R. Michaud, P. G. Jefferson, Gaëtan F. Tremblay, A. Brégard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForageYield (engineering)AgronomyCultivarBiologyPhenology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Timothy (Phleum pratense L.) is a widely grown fo rage grass species in cool and humid regions of the world including northeastern and northwestern North America, Nordic countries, Russia, and Japan. The nutritive value of timothy decreases with time, phenological development, and increasing forage yield. This review paper summarizes methods of controlling or improving the nutritive value of timothy through management practices and genetic selection, while keeping in mind the importance of forage yield. Consequently, the nutritive value of timothy is considered in relation to the accumulation of forage yield. The ecophysiological basis for the decrease in nutritive value with increasing forage yield during a growth cycle is presented with the assumption that the forage is made of two components: metabolic and structural. The decrease in the proportion of the metabolic component with increasing forage yield reduces the nutritive value of timothy. The nutritive value is also affected by the N concentration of the metabolic component, and by the digestibility of the structural component. Harvest dates, growing seasons, N fertilization, and cultivars have an indirect effect on the nutritive value of timothy through increased forage yield and the change in the proportion of the metabolic and structural components, but they also have a direct effect on each component. The results presented demonstrate the possibility of dissociating yield and nutritive value by plant breeding and, therefore, to improve the nutritive value of timothy while maintaining forage yield. Key words: Yield, cultivar, nitrogen, digestibility

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations71
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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