Performance of Timothy‐based Grass/Legume Mixtures in Cold Winter Region
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
Abstract This study sought to identify grass/legume mixtures that increase the yield and persistence of forage stands with improved nutritive quality in cold‐winter regions, compared with the standard mixture of timothy ( Phleum pratense L.)/red clover ( Trifolium pratense L.)/alsike clover ( Trifolium hybridum L.). Timothy was mixed with either perennial ryegrass ( Lolium perenne L.), meadow fescue ( Festuca pratensis L.) or Kentucky bluegrass ( Poa pratensis L.). The legumes in mixtures were red clover, alfalfa ( Medicago sativa L.) or white clover ( Trifolium repens L.). Averaged over three production years, the majority of mixtures had greater dry matter (DM) yields than the standard (8.35 t ha −1 ). Timothy, grown alone and in three mixtures, outyielded the standard by 19–30 %. Yield reductions in mixtures over the 3‐year period were greatest with red clover, and least with bluegrass. Mixtures with alfalfa were highest in nitrogen (28.4 g kg −1 ), while grasses grown alone (24.6 g kg −1 ) and the standard mixture (25.1 g kg −1 ) were the lowest in N. Mixtures with red clover or alfalfa had the least neutral detergent fibre (NDF), averaging 418 and 429 g kg −1 respectively. Mixtures including white clover were initially low in NDF at 347 g kg −1 in year 1 but increased to 550 g kg −1 in year 3 as white clover composition declined in the sward.
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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 | 0,000 |
| 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 découle