Forage yield performance and nutritive value of selected wild soybean ecotypes
Notice bibliographique
Résumé
Field experiments were conducted to evaluate the yield, yield components and quality of three wild soybean (Glycine soja Sieb. and Zucc.) ecotypes (FJW-9, SDW-12 and HLW-18) as forage in Dongying Forage Experiment Station of China in 2004 and 2005. Biomass yield and nutritional quality were observed using leaf, stem and whole plant taken from five harvest dates. The results show that the harvest dates had significant effects on leaf, stem, pod and whole-plant dry matter yields and forage quality (P < 0.01). Wild soybean ecotypes included in the study produced whole-plant drymatter from 2.3 to 6.5 Mg ha -1 at different harvest dates. The highest dry matter yield came from the Sep. 17 harvest date, with average crude protein (CP) concentration of 191 g kg -1 , neutral detergent fiber (NDF) concentration of 355 g kg -1 and acid detergent fiber (ADF) concentration of 254 g kg -1 . Ecotype FJW-9 had higher dry matter yields of leaf, stem and whole plant than SDW-12 and HLW-18 (P < 0.05). Mean CP concentration in whole plant of FJW-9 was higher (212 g kg -1 ) compared with the other two ecotypes (205 and 199 g kg -1 ), while the mean NDF and ADF concentrations of FJW-9 were lower than HLW-18 and SDW-12. Dry matter partitioning of wild soybean plant parts was greatly affected by harvest dates. There were statistically significant differences between wild soybean ecotypes in leaf, stem and whole-plant yields. The correlation between whole-plant dry matter yield and pod yield was not statistically significant (r = 0.13). These results suggest that wild soybeans have the potential to provide forage of high quality and adequate quantity for animals. Key words: Wild soybean, yield, nutritive value
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».