Grazing winter and spring wheat crops improves the profitability of prime lamb production in mixed farming systems of Western Australia
Notice bibliographique
Résumé
Grazing immature cereal crops, particularly different varieties of wheat, has become widely adopted in the high rainfall areas of southern Australia. Recently, there has been growing interest in applying this technology in drier parts of the mixed farming zones of Western Australia. A modelling study was conducted to examine farm business returns with or without the grazing of immature wheat (winter and spring varieties) in different locations of Western Australia (Merredin, Wickepin and Kojonup), representing the low to high rainfall (319–528 mm) cropping regions, respectively. A combination of APSIM (crop simulation model) and GrassGro (pasture and livestock simulation model), were used to evaluate the changes in farm gross margins with the grazing of cereal crops at three locations of Western Australia. The results of the study showed that grazing the two wheat varieties (dual-purpose winter and spring) at the high rainfall location increased the profitability of the livestock enterprise by 2.5 times more than grazing crops at both low rainfall locations (P < 0.05). Across all years and sites, the average supplementary feeding costs were reduced by the inclusion of grazed winter (12%) and spring (2%) wheat crops in the lamb production system. The comparative reduction in the cost of supplementary feeding varied between locations and by crop variety within locations, due to both the frequency and average duration of the grazing of wheat crops in these regions, and the farm-stocking rate that was chosen. Both wheat varieties were grazed frequently at the lowest rainfall site (68% and 30% of years for winter and spring wheat varieties respectively), whereas grazing spring wheat was less frequent at the higher rainfall location and averaged 16% of years due to a greater difference in the relative availability of wheat crops versus pasture for grazing among regions. The grazing model assumed that there were abundant productive mixed ryegrass and subterranean clover pasture in the farming system. Overall, this study suggests that both winter and spring wheat crops are likely to supply green feed during the winter feed shortage (April–July) and reduce supplementary feed requirements for a short period of time in some seasons. The value of grazing crops is likely to be higher on farms with poorer soils and less productive pastures.
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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) | 0,001 | 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.
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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 ».