Yield, quality and cost effectiveness of using fertilizer and/or alfalfa to improve meadow bromegrass pastures
Notice bibliographique
Résumé
A 4-yr study was conducted to determine the effects of forage type and fertilization on yield and quality of dryland pastures on the Canadian prairies. Pastures contained either meadow bromegrass (Bromus biebersteinii Roem & Schult.) (G) or alfalfa (Medicago sativa L.)-meadow bromegrass (A) and were either unfertilized (U) or fertilized (F) in order to increase the availability of essential plant nutrients to recommended levels. Average pasture yields (1995–1998) of AF, AU, GF and GU treatments were 3.88, 3.12, 3.95 and 1.94 ± 0.19 t DM ha -1 and average carrying capacities were 200.4, 163.9, 208.7 and 127.6 ± 3.3 cow-days ha -1 , respectively. Alfalfa content declined (P < 0.05) over the 4 yr from 75.4 and 84.1% in 1995 to 32.5 and 40.3% in 1998 for AF and AU pastures, respectively. Simple incorporation of alfalfa into grass pastures (AU) improved carrying capacity by 28% and met the nutritional requirements of lactating beef cows at no additional cost. Fertilization of meadow bromegrass pastures (GF) improved the carrying capacity by 64% and met the nutrient requirements of lactating beef cows. Incorporating alfalfa with fertilization (AF) improved carrying capacity of pasture by 57% and met the nutrient requirements of lactating beef cows. Both the AF and GF treatments entailed significant financial risk as they were only cost-effective strategies when precipitation was not limiting. The AU treatment did not entail financial risk and was always a cost-effective treatment. Key words: Alfalfa, meadow bromegrass, productivity, forage quality, grazing
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».