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Enregistrement W2135694446 · doi:10.2174/1874331500802010068

Forage Yield and Quality of Chicory, Birdsfoot Trefoil, and Alfalfa During the Establishment Year

2008· article· en· W2135694446 sur OpenAlexafffundabout
Grant Chapman, Edward W. Bork, Noble T. Donkor, Robert J. Hudson

Notice bibliographique

RevueThe Open Agriculture Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésLotus corniculatusTrefoilForageCichoriumAgronomyNeutral Detergent FiberBiologyFodderDry matterLotusLegumeMedicago sativaBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of a study to evaluate alternative forages for farmed deer, we compared forage yields and quality of birdsfoot trefoil ( Lotus corniculatus ) and forage chicory ( Cichorium intybus ) with that of alfalfa ( Medicago sativa ) in north central Alberta, Canada. Despite similar plant densities among the three species, the foliar cover of chicory averaged 76%, 20% greater than alfalfa and 50% greater than trefoil. Alfalfa had higher plant height, dry matter yields, and crude protein concentrations compared to chicory and trefoil, leading to crude protein yields nearly double that of the other forages. Alfalfa also had superior over-winter persistence. Birdsfoot trefoil stands exhibited poor competitiveness in the year of establishment, as demonstrated by high weed and volunteer clover biomass. Chicory had lower neutral detergent fiber concentrations compared to the other forages, leading to a favorable neutral detergent soluble value of 590 g kg -1 DM, 6% greater than that of trefoil. In contrast, tannin concentrations were greatest in trefoil (nearly 60 g kg -1 DM), well above those in the other forages (<20 g kg -1 DM). These results highlight the potential of chicory for forage production, as well as the importance of mixing alfalfa with alternative forages to optimize forage yield and quality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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