Comparing simple and complex native forage mixtures for grazing cattle in southwestern Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Diverse forage mixtures have improved resilience to drought, improved persistence, ability to adapt to changing environmental conditions, reduced fertilizer costs, improved root mass and greater soil carbon sequestration but do they improve forage and animal production. The objective was to determine if complex native forage mixtures provide superior nutritional quality throughout the grazing season as compared to simple native mixtures. Three studies were conducted in 2007 at Swift Current, SK to evaluate forage production potentials, nutritive qualities and in vitro dry matter digestibility of native and tame forage species common to or having potential in Southwestern Saskatchewan. In study one, plots were seeded in 2006 on Chernozemic Orthic Brown Swinton Loam soils and consisted of 11 native and three tame monoculture species common to southwestern Saskatchewan. Clippings at a 5 cm stubble height occurred on June 20 and every 28 days after until October 10. Forage DM production, in vitro OMD, NDF, ADF, ADL, CP, Ca and P concentrations were measured. As species matured, production and OMD declined (P¡Ü0.05) but NDF, ADF and ADL concentrations increased (P¡Ü0.05). There were harvest date by species differences (P¡Ü0.05) in forage production and nutritional qualities of C3 and C4 grass and legume species. Study two examined the in situ CP, NDF and DM disappearance of six selected species harvested in the fall. EDNDF and ADDM values did not differ (P>0.05) among C3 grasses. The C4 grasses had higher (P
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».