Yields, Quality and Suitability of Four Annual Forages for Deer Pasture in North Central Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Field pea ( Pisum sativum ), canola ( Brassica napus ), turnips ( Brassica rapa ) and Berseem clover ( Trifolium alexandrinum ) were grown in north central Alberta to assess their potential yield and quality and to evaluate their utilization and preference by white-tailed deer. Herbage DM yield, crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), absolute and relative herbage utilization, and dietary preference were the criteria used. The four annual forages produced over 3, 000 to 11, 000 kg ha -1 DM with canola and turnips producing higher DM yields than field pea and berseem clover. Forage CP for the four seeded forages ranged from 140 to 305 g kg -1 DM with canola and turnips having higher CP concentrations than field pea and berseem clover. NDF concentrations ranged from 246 to 480 g kg -1 DM and were lowest in turnips, intermediate in field pea, and highest in canola and berseem clover. Absolute herbage utilization remained similar (P>0.05) among the four forage species. In contrast, relative herbage utilization was greater from berseem clover (66% DM) than field pea (42% DM) or canola (22% DM) or turnips (20% DM). Differences in dietary preference occurred among the four forages (berseem clover ≥ field pea ≥ turnips ≥ canola). These results suggest that annual forages, especially berseem clover and field pea, show promise for increasing forage yield and quality and suitability for late season grazing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».