Leaf and Stem Mass Characteristics of Cool‐Season Grasses Grown in the Canadian Parkland
Notice bibliographique
Résumé
Grasses adapted to both hay and pasture are lacking in the prairie parkland. ‘Regar’ meadow bromegrass ( Bromus riparius Rhem.), ‘Manchar’ smooth bromegrass ( B. inermis Leyss.), S9044 (a smooth–meadow bromegrass cross), common meadow foxtail ( Alopercurus pratensis L.), and ‘Kay’ orchardgrass ( Dactylis glomerata L.) were evaluated for traits useful in dual purpose grass species at early (late May), late (late June), and regrowth (early September) harvests. Herbage, leaf, and stem nutritive value; mass; and leaf/stem ratio were determined. Differences among species were related more to herbage mass and morphology than to leaf and stem quality. Early harvest orchardgrass herbage mass was low at 55% of meadow foxtail (2.9 Mg ha −1 ). However, stem content of meadow foxtail represented 60% of early herbage mass, limiting its potential. Regrowth mass of meadow bromegrass, S9044, and orchardgrass exceeded 2.5 Mg ha −1 , whereas smooth bromegrass and meadow foxtail were as low as 2.1 Mg ha −1 . Regrowth leaf mass of the former species exceeded 1.9 Mg ha −1 . Late herbage mass of smooth bromegrass was always greater than the other species. Leaf acid detergent fiber (ADF) of S9044 and smooth bromegrass was lower (range 189–242 g kg −1 ) than meadow bromegrass (range 217–284 g kg −1 ). By contrast, late and regrowth harvest stem ADF of meadow bromegrass was lower (range 237–360 g kg −1 ) than S9044 (range 257–366 g kg −1 ). Variation among Bromus types for late and regrowth yield, and leaf fiber may influence management strategies.
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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 ».