Field sampling strategies for studies of alfalfa forage quality
Notice bibliographique
Résumé
Information is scarce on sampling techniques for field studies of alfalfa forage quality. Standard formulas are available for estimating the number of samples needed for reducing error in a study, but little is known about the impact of plot sampling on forage quality. Our objectives were to compare the strategy of manual harvesting from small areas within plots with that of grab sampling mechanically harvested forage, and to determine whether the within-plot location of sampling affected forage quality in any systematic way. Alfalfa forage was sampled from swaths of mechanically clipped forage (grab samples) and from hand-clipped areas within field plots (area samples). Systematic sample location within a plot had no discernable effect on forage quality. Calculations of predicted standard errors and required sample numbers indicated that one area or one grab sample per plot with three replicates would provide an acceptable standard error for comparison of alfalfa entries for protein and fiber concentration. Within-plot variability was greater at late-summer harvests than earlier harvests, but at all harvests one sample per plot with three replicates gave adequate precision for forage quality comparisons. Higher forage quality from grab samples than from area samples at spring harvests suggested the need for caution when comparing forage quality studies done with different harvest methods; however, there were few entry × sampling strategy interactions, which suggests that relative performance of entries would be similar regardless of the method of sampling. Key words: Alfalfa, forage quality, Medicago sativa L.; field sampling, bootstrap
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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 | 0,024 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».