Responses of herbage P, Ca, K and Mg content and Ca/P and K/(Ca + Mg) ratios to long‐term continuous and discontinued cattle grazing on a rough fescue grassland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Herbage minerals affect performance of grazing cattle. We investigated the response of herbage P, K, Ca and Mg contents and Ca/P and K/(Ca + Mg) ratios to long‐term stocking rate, continuous vs. discontinued grazing practice, and sampling year. Cattle had been stocked at 2·4 and 4·8 animal unit months ha−1since 1949. Exclosures were installed in April 1998. Herbage samples were collected near peak herbage mass in 2001, 2003, 2008 and 2012 and analysed for mineral content. Mineral contents were similar between the two stocking rates, but were lower (P < 0·05) under discontinued than continuous stocking, with the exception of similar P contents. The content of P and K in herbage was higher and the content of Ca and Mg was lower (P < 0·05) in years with greater precipitation and lower temperatures. Herbage mineral content, with the exception of P, exceeded minimum recommended levels for cattle. Given the low P content in herbage (0·74–1·19 g kg−1) and high Ca/P ratios during the dry and hot year (of 2001), a dietary P supplement should be considered for cattle grazing rough fescue grassland in drought years. The low K/(Ca + Mg) ratios (<2·2) suggest there is little risk of grass tetany in cattle grazing on this grassland.
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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 | 0,001 |
| 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.
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 ».