290 Effects of grazing diverse combinations of sainfoin, birdsfoot trefoil, and alfalfa on beef cow performance and environmental impacts
Notice bibliographique
Résumé
Diverse combinations of forages with different nutrient profiles and plant secondary compounds may improve the efficiency of nutrient utilization by livestock. We tested the effects of grazing increasingly diverse combinations of the tannin-containing legumes sainfoin (SAIN) and birdsfoot trefoil (BFT) and the saponin-containing legume alfalfa (ALF) on cattle performance, digestible DM (DDM), blood urea nitrogen (BUN), and methane emissions. Twenty-one pairs of heifers grazed 3 replications of 7 treatments (single species, choice of all possible 2-way combinations, or a 3-way choice) in a completely randomized block design. Animals grazed during 2 periods of 28 d each, and composited forage and fecal samples were collected during 5 consecutive days at the end of each period to estimate apparent digestibility, using ADL as an internal marker. Methane emissions from ALF and SAIN were assessed using the sulfur hexafluoride technique during each 5-d collection period. Data were analyzed as a repeated measures design with cows (random effect) nested within treatments and period and day as the repeated measures. Average daily gain for the 3-way choice was 26 and 30% greater than for the 2-way choices and monocultures, respectively (P < 0.05). Gains of animals grazing tannin-containing legumes were 34 (BFT) and 17% (SAIN) greater than for those grazing ALF (Table 290). Methane emissions per unit of gain were greater for ALF than for SAIN, and DDM peaked for the ALF–SAIN combination and for the 3-way choice. Cattle grazing tannin-containing legumes as monocultures or in combinations showed lower BUN values than animals under ALF monocultures or legume combinations that had ALF, suggesting a shift in the site of N excretion from urine to feces. In conclusion, diverse combinations of legumes have the potential to enhance livestock performance over less diverse arrays of forages. Tannin-containing legumes in monocultures or in combinations may contribute to reducing methane emissions and urinary nitrogen excretion in grazing cattle. a–dDifferent superscript letters differ (P < 0.1).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».