Assessment of an indirect technique to predict hay and silage storage dry matter losses through Monte Carlo simulation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Control of dry matter losses (DML) is a major concern of forage conservation systems. Measuring DML during hay and silage storage is difficult and time-consuming, so it is usually limited to experimental conditions. The lack of a practical way of measuring DML to monitor forage conservation efficiency has contributed to the poor adoption of good practices. The availability of a practical, easy, and economic technique capable of estimating on-farm DML would facilitate advisory and extension work. The objective of this study was to assess the accuracy and precision of an indirect technique based on compositional changes to estimate storage DML for silages and hays. Data were generated through a Monte Carlo simulation developed to test the effects of type of data distribution (normal or log-normal), variability (5 and 10% coefficient of variation), and sample size (1000, 30, 20, and 10). Results indicated that potential markers (acid detergent fibre and acid detergent lignin were explored) had log-normal distribution and that a coefficient of variation of ~10% was reasonable. Summary statistic analysis showed that means and medians were coherent for different sample sizes. It was concluded that changes in marker concentrations could lead to a reasonably robust system of predicting DML during hay or silage storage.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle