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Enregistrement W2743238187 · doi:10.2527/asasann.2017.248

248 Validating the stage of maturity at harvest for barley, oat, and triticale for swath grazing

2017· article· en· W2743238187 sur OpenAlexaff
Chris O'Keefe, Kathy Larson, G.B. Penner, J. J. McKinnon, H.A. Lardner

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriticaleAvenaAgronomyForageHordeum vulgareBiologyGrazingCropFodderCompletely randomized designSilageAnimal sciencePoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective was to determine the effect of harvest maturity (SOM) for barley, oat, and triticale on grazing days, nutrient composition, DMI, cow rib and rump fat, and production costs. Three 16-ha fields were seeded to either barley (Hordeum vulgare; cv. CDC Maverick), oat (Avena sativa; cv. CDC SO1), or triticale (Triticosecale; cv. Taza). Each forage was cut at an early (EAL; late milk for oat and soft dough for barley and triticale) and late (LAT; hard dough) SOM. One hundred twenty Angus cows (640 kg ± 1.13 kg) were randomly allocated to 1 of the 6 replicated (n = 3) treatments and allowed to graze the paddock (3-d forage allocations) until all forage had been allocated. Cow BW (conceptus adjusted) and rib and rump fat were measured at the start and end of the study. Forage DM yield was determined using randomly sampled 0.25-m2 quadrats of pre-swath biomass and regrowth biomass. Data were analyzed as a completely randomized design with a 3 × 2 factorial arrangement, using the mixed model of SAS. Forage yield for EAL and LAT oat, barley, and triticale were (kg/ha) 7,634, 8,240, 8,242, 7,372, 8,773, and 11,080, respectively. Grazing days increased from 50 to 89 d for LMO to HDO; however, there were no effects of SOM for barley or triticale (crop type × SOM interaction, P < 0.01). Crude protein differed by crop type with barley (12.1%) having greater (P < 0.01) CP than oat (11.0%) and triticale (11.4%). Harvesting at more advanced maturity decreased CP (12.1 vs. 11.0%, P < 0.01) and TDN (58 vs. 51%, P < 0.01). Crop type (P = 0.19) and maturity (P = 0.36) did not affect BW change. However, the change in rib fat (mm) was greater (P < 0.01) for oat (0.43 mm) than barley (-0.27) and triticale (-0.15). Cows fed EAL oat increased rump fat while LAT oat decreased: no change in rump fat was observed for other crops (crop × maturity, P = 0.01). Cows fed LAT oat had greater DMI than EAL oat (13.0 vs. 6.0 kg/d), but intake did not differ among the other treatments, averaging 9.5 kg/d (crop × maturity, P = 0.01). Cost ranged from $1.16/cow/d for LAT triticale to $2.43/cow/d for EAL oat. The results of this study suggest that harvesting whole crop annuals at a later SOM may improve yield and reduce costs without negative effects on animal performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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