Effects of Cultivars on Ensiling Characteristics, Chemical Composition, and Ruminal Degradability of Pea Silage
Notice bibliographique
Résumé
A study was conducted to determine the effects of cultivar on ensiling characteristics, chemical composition and ruminal nutrient degradability of pea (Pisum sativum L.) silage. The cultivars evaluated were Lenca (L), Carneval (C), and Delta (D). Peas were field-grown and forage was harvested and ensiled in mini-silos for 0, 2, 4, 8, 16, and 70 d. The ensiled forage of all cultivars went through a rapid fermentation with a sharp reduction in pH during the first 2 days of ensiling. Extensive proteolysis took place between 0 and 2 d as indicated by a reduction in true protein and neutral detergent insoluble protein (NDICP) and an increase in nonprotein nitrogen. Chemical analysis of the 70 d silage showed that cultivar L contained higher neutral detergent fiber (NDF) and acid detergent fiber and lower starch levels than C and D. Crude protein was highest for C (20.5% DM), intermediate for D (19.0% DM) and lowest for L (17.9% DM). Distribution of protein fractions showed that L contains lower soluble protein and higher NDICP levels than the other two pea cultivars. However, no difference in acid detergent insoluble protein levels was observed between the three cultivars. Results of the in situ incubation experiment indicated that L had lower ruminal DM (69.2 vs 74.0%) and CP (84.1 vs 90.6%) degradabilities than C or D. However, ruminal degradability of NDF was similar among the three cultivars (average of 32.9%). It was concluded that chemical composition and ruminal nutrient degradability of pea silage are significantly influenced by cultivars.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».