Detection of yield-independent forage quality differences among timothy genotypes
Notice bibliographique
Résumé
The trade-off between forage yield and quality would be minimized by selecting a genotype that produces high-quality forage regardless of yield. This paper attempts to detect forage quality differences among timothy (Phleum pratense L.) genotypes that are independent of yield. Two separate field experiments were conducted from 1993 to 1995 on an Ando loamy sand in Hokkaido, Japan. For exp. 1, timothy plants (cv. Nosap) were harvested at various maturity stages for the first, second, and third cuts in 1994 and 1995 to evaluate the relationships of crude protein (CP) and neutral detergent fibre (NDF) yields with dry matter (DM) yield. The relationship between NDF and DM yields was positive and linear across different cuts (r2 = 0.98–0.99), and was slightly affected by year. In contrast, the relationship between CP and DM yields depended on the cuts (r2 = 0.01–0.98). In exp. 2, four genotypes were evaluated in 1994 to compare the coefficients of the NDF vs. DM yield regressions using ANCOVA. The comparison showed that the NDF yields of Kitami 20, Kitami 21, and Hokuo were less than that of Nosap (P < 0.01) for a wide range of DM yields (150–700 g m-2). Thus, NDF concentrations were lower in the former genotypes across varying forage yields. Using the regression lines as indices could facilitate selection of timothy genotypes that reduce the trade-off between yield and quality, although further experiments are needed to confirm the usefulness of this method. Key words: Acid detergent fibre, crude protein, forage yield, neutral detergent fibre, timothy
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».