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Enregistrement W2075735109 · doi:10.4141/cjas08052

Annual cool season crops for grazing by beef cattle. A Canadian Review

2008· review· en· W2075735109 sur OpenAlexvenueaboutno aff
D. H. McCartney, J. Fraser, A. Ohama

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2008
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrazingAgronomyLolium multiflorumForagePerennial plantSecaleGrowing seasonBiologyBeef cattleCropAgroforestryEnvironmental scienceAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the current high feed grain costs and other economic uncertainties in the Canadian beef cattle industry, producers are trying to lower their unit costs of production. Costs can be lowered through extension of the grazing season using perennial pastures and annual crops for grazing. Oat (Avena sativa L.) and fall rye (Secale cereale L.) have traditionally been used to a nominal extent for extending the grazing season. However, there is limited information including a small number of animal grazing trials on the use of other annual cereals and annual ryegrass (Lolium multiflorum Lam.) for low cost grazing systems relative to feeding traditional harvested and stored forages. This review discusses annual cool season crops that show promise for supplementary grazing systems. Systems such as swath grazing of a cereal crop, grazing the regrowth from silage mixtures of spring and winter cereals, or fall grazing annual Italian ryegrass can be used to extend the grazing season. Economic considerations will ultimately determine if there will be an increased role in the future for grazing annual crops on cropping land as a means of extending the grazing season to reduce year-round costs for the beef cow calf operator. Key words: Small grain cereals, annual ryegrass, extended grazing, forage quality

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations49
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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