Energy to Protein Ratio of Grass–Legume Binary Mixtures under Frequent Clipping
Notice bibliographique
Résumé
Forages with a greater energy to protein ratio increase dairy cow N use efficiency. We studied binary mixtures of one legume and one grass species that can increase the ratio of energy availability to protein degradability under frequent clipping. Timothy ( Phleum pratense L.), Kentucky bluegrass ( Poa pratensis L.), tall fescue [ Schedonorus phoenix (Scop.) Holub], orchardgrass ( Dactylis glomerata L.), meadow bromegrass ( Bromus biebersteinii Roem. & Schult.), and meadow fescue ( Festuca elatior auct. Amer.) were seeded with either alfalfa ( Medicago sativa L.), white clover ( Trifolium repens L.), or birdsfoot trefoil ( Lotus corniculatus L.). Carbohydrate and protein fractions (Cornell Net Carbohydrate and Protein System), other nutritive attributes, and dry matter (DM) yield were determined at the first two harvests of the first production year at two sites in eastern Canada. Alfalfa mixtures had a greater ratio of water‐soluble carbohydrates (WSC) to crude protein (CP) and of readily degradable carbohydrate fractions to readily degradable protein fractions than the average of all mixtures; however, they had lower digestibility of neutral detergent fiber and DM, greater fiber concentration, and similar yield. Mixtures with meadow fescue and tall fescue had a greater WSC/CP ratio, yield, and fiber concentration than the average of all mixtures. Mixtures of meadow fescue with any legume species, especially with alfalfa, provided the best combination of a high ratio of WSC/CP (0.70), high yield, and average digestibility. The feasibility of maintaining this desired composition throughout the growing season and for several cropping years remains to be determined.
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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) | 0,001 | 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 ».