A Wheat Grazing Model for Simulating Grain and Beef Production: Part I—Model Development
Notice bibliographique
Résumé
It is a common practice to grow winter wheat (Triticum aestivum L.) as a dual‐purpose crop in the U.S. Southern Great Plains to decrease production risk and to increase profit margin through cattle (Bos taurus) production. Crop management of the dual‐purpose wheat is complex because of the tradeoffs between beef production and wheat grain yield. A wheat grazing model helps in making optimal decision. The objective of this study was to develop and incorporate a grazing and metabolizable energy‐based cattle growth module into the Decision Support Systems for Agrotechnology Transfer (DSSAT) to simulate beef and wheat grain production. The wheat grazing model was comprised of wheat growth, wheat–cattle interaction, and cattle growth components. Wheat growth was simulated by the cropping system model (CSM) of DSSAT. For the wheat–cattle interface, removals of canopy biomass and leaf area by grazing were estimated daily. Predicted grain yield was also reduced by 50 kg ha−1 per day for each day of grazing past the first hollow stem stage. Cattle growth rate was based on a metabolizable energy intake. Maximum voluntary daily intake was estimated based on stocker body weight and forage quality, and is further adjusted for actual forage availability, temperature, and adaptation status during the first 14 d of grazing to estimate the actual daily intake. Changes in wheat growth processes brought about by grazing, including a grazing effect on the delay of plant phenological development, are not simulated in the model. Field experiments to characterize any such effects are needed to help fine‐tune the model.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».