Silage of Marandu Grass with Levels of Stylo Legume Treated or Not with Microbial Inoculant
Notice bibliographique
Résumé
The chemical composition, fermentation profile, microbial population and dry matter recovery were evaluated in marandu grass silages containing different levels of Stylo legume cv. Campo Grande treated or not with microbial inoculant. A 4 × 2 factorial arrangement (four levels of Stylo legume, with and without microbial inoculant) was used in a completely randomized design with four replications. The levels of Stylo legume used were 0, 10, 20 and 30% of the weight in the natural matter. The marandu grass was harvested at 70 days of regrowth and the Stylo legume at the pre-flowering stage. It was observed the effect of interaction between levels of Stylo legume and microbial inoculant on dry matter content, effluent losses, dry matter recovery and yeast and molds populations. The dry matter content of the silages with and without inoculant increased (P < 0.05) linearly with the addition of Stylo legume. A linear decreasing effect was observed for neutral detergent fiber contents and a linear crescent effect for the crude protein contents of the silages with addition of Stylo legume. The pH values had a quadratic effect with addition of Stylo legume, with a maximum value of 4.16 in the inclusion of 12.25% of Stylo legume. The LAB population increased linearly with an increase in the levels of Stylo legume. The dry matter recovery increased linearly with the addition of Stylo legume, in the silages without inoculant. It is concluded that the consortium of marandu grass with Stylo legume improves the chemical composition, fermentation profile, and decrease the dry matter losses of the silages, regardless of the use of microbial inoculant.
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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) | 0,001 | 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 ».