Spring Triticale Varieties Forage Yield, Nutrients Composition and Suitability for Beef Cattle Production
Notice bibliographique
Résumé
<p>The objective was to explore the potentials of five spring triticale (x<em>Triticosecale </em>Wittmack) varieties (AC Ultima, Bunker, Companion, Pronghorn, Taza and Tyndal) for integration into beef cattle feeding systems in the north western Alberta, Canada. This was carried out over four growing seasons (2009 to 2012) at different sites, using RCBD in each year. The crop was cut at late milk stage to determine the silage (SY), dry matter (DMY) and protein (CPY) yields, and nutrition quality. The mean DMY was similar (P<em> </em>&gt; 0.05) for all varieties, ranging from 8.14 to 8.53 t ha<sup>-1</sup>. The forage DM was higher (P<em> </em>&lt;<em> </em>0.05) in 2009 and 2012 growing seasons (8.91 and 9.40 t ha<sup>-1</sup>, respectively) and lower in 2010 growing season (5.93 t ha<sup>-1</sup>) than in 2011 (8.33 t ha<sup>-1</sup>). The forage nutritive values revealed that tested varieties have potentials in terms of protein (7.72-8.32%) and some macro (particularly Ca &amp; K) and micro (especially Fe &amp; Mn) mineral elements and energy contents (62.1-64.1% TDN, 1.51-1.57 Mcal kg<sup>-1</sup>ME) for pregnant cows that are in the second and third trimester stages. Levels of relative feed value (RFV) was high (110-121) and more than the minimum suggested RFV for mature beef cattle. But levels of P, Mg, Na, S, Cu and Zn were insufficient to meet the suggested amounts needed by a dry gestating cow. The growing seasons appeared to have significant (P &lt; 0.05) effects on most of the measured parameters. The implications of these findings on uses of triticale forage in ruminant nutrition and the need for more studies are discussed.</p>
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».