Herbage yield and crude protein concentration of rangeland and pasture following hog manure application in southeastern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Intensive hog production is expanding into semi-arid regions of Alberta, where perennial forage lands are increasingly targeted for manure applicati on despite limited guidelines for its efficient use. Herbage yield and crude protein were assessed over two consecutive years within two native rangelands and two tame pastures, following different rates (10, 20, 40, 80 and 160 kg ha-1 NH4-N), methods (surface banding vs. subsurface injection) and seasons (fall vs. spring) of one-time liquid hog manure (LHM) application. Increasing manure rates improved grass yield across all sites the first growing season after treatment, from 1626 to 3576 kg ha-1. Although absolute increases in production were greatest on tame pasture, relative yield increases were similar among sites. Average crude protein (CP) concentration also increased from 69 to 91 g kg-1 in the first year. Despite low rainfall and the absence of a yield response in the second year, grass CP and crude protein yield (CPY) were maximized with increased manure application, highlighting the positive effects of manure on forage production, even with drought. Forb yields demonstrated variable effects among sites, with increasing manure decreasing alfalfa and increasing native forbs. Overall, both semi-arid tame pastures and native rangelands responded positively to LHM application, highlighting the complementary nature of hog and forage production under these conditions. Key words: Crude protein yield, forage, hog manure, injection, native rangeland, precipitation
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».