Optimal harvest timing vs. harvesting for animal forage supply: Impacts on production and quality of lucerne on the Loess Plateau, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current promotion of larger areas of lucerne ( Medicago sativa ) production on the Loess Plateau in China prompted this study, which investigated lucerne harvesting practices by farmers and the scope for improved harvest yield and quality by optimizing harvest date, interval and height above ground. On‐farm surveys were conducted to document the dominant harvesting practices used by farmers and their perceptions of barriers to adoption of alternative harvesting practices. In districts with less emphasis on livestock, less labour and inadequate facilities to store conserved lucerne, smaller areas of lucerne are grown and it is often harvested daily to meet demand from penned livestock. The consequence is that much of the lucerne is harvested either before or after flowering, resulting in suboptimal yield of biomass and crude protein. Field experiments conducted at low and high rainfall locations on the Loess Plateau over three seasons showed that delaying the start to harvest until after mid‐June (the date of first flowering), while not affecting total biomass harvested for the season, does reduce leaf biomass harvested and hence crude protein concentration and yield. Lower crude protein is a consequence of a decline in both leaf percentage in harvested biomass and stem nitrogen concentration. Commencing harvests well before flowering with short (3 week) harvest intervals also penalized total and leaf biomass harvested. Raising cutting height from ground level (current farmer practice) to 50 mm (likely with the advent of mechanized harvesting) did not penalize harvested total or leaf biomass.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».