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Enregistrement W2170254108 · doi:10.1111/j.1365-2494.2007.00565.x

Dietary cation–anion difference of Timothy (<i>Phleum pratense</i>L.) as influenced by application of chloride and nitrogen fertilizer

2007· article· en· W2170254108 sur OpenAlexafffund
Sophie Pelletier, Gilles Bélanger, Gaëtan F. Tremblay, Philippe Séguin, R. Drapeau, G. Allard

Notice bibliographique

RevueGrass and Forage Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésFertilizerPhleumAnimal scienceChemistryChlorideAgronomyDry matterNitrogenBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effectiveness of forages to prevent post‐calving hypocalcaemia, when used as a feed source for non‐lactating dairy cows, can be predicted by the dietary cation–anion difference (DCAD). Three to four weeks before calving, the ration of non‐lactating dairy cows should have a DCAD around −50 mmolc kg−1DM. In an experiment, swards, based on Timothy (Phleum pratenseL.), were used to (i) evaluate the impact of two types (CaCl2and NH4Cl) and four application rates of chloride fertilizer per season (0, 80, 160 and 240 kg Cl ha−1) in combination with two N application rates (70 and 140 kg N ha−1) on mineral concentrations and DCAD in the herbage, and (ii) determine the economically optimal rate of chloride fertilizer (Clop) for DCAD in herbage. Chloride and N fertilizers were applied in the spring and, after the first harvest in 2003 and 2004 at four locations that differed in K content of their soils. Two harvests were taken during each year. Averaged across N‐fertilizer application rates, harvests and locations, the highest rate of chloride fertilizer increased chloride concentration in herbage by 8·5 g kg−1dry matter (DM) and decreased DCAD in herbage by 190 mmolc kg−1DM to values as low as −9 mmolc kg−1DM. Both types of chloride fertilizer had the same effect on chloride concentration and DCAD in herbage and had no effect on DM yield. When no chloride fertilizer was applied on soils with a high content of available K, application of N fertilizer increased DCAD in herbage by 47 mmolc kg−1DM at both harvests. Herbage DCAD was lower in summer than in spring by 47–121 mmolc kg−1DM depending on the location. Application of chloride fertilizer can effectively lower the DCAD of Timothy‐based herbages; the economically optimal rate of chloride fertilizer in the spring varied from 78 to 123 kg Cl ha−1, depending on soil K and chloride contents and expected DM yield.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations23
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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