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Enregistrement W2800356697 · doi:10.3168/jds.2017-13703

Silage review: Unique challenges of silages made in hot and cold regions

2018· review· en· W2800356697 sur OpenAlexaff
Thiago Fernandes Bernardes, João Luiz Pratti Daniel, A.T. Adesogan, Tim A. McAllister, Pascal Drouin, Luiz Gustavo Nussio, Pekka Huhtanen, Gaëtan F. Tremblay, Gilles Bélanger, Yimin Cai

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilageMicrobial inoculantForageAgronomyEnvironmental scienceCropPanicumFermentationBiologyFood scienceHorticultureInoculation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silage making can be conveniently divided into field, ensiling, storage, and feed-out phases. In all of these stages, controllable and uncontrollable components can affect silage quality. For instance, silages produced in hot or cold regions are strongly influenced by uncontrollable climate-related factors. In hot regions, crops for silage are influenced by (1) high temperatures negatively affecting corn yield (whole-crop and grain) and nutritive value, (2) butyric and alcoholic fermentations in warm-season grasses (Panicum, Brachiaria, and Pennisetum genera) and sugarcane, respectively, and (3) accelerated aerobic deterioration of silages. Ensiling expertise and economic factors that limit mechanization also impair silage production and utilization in hot environments. In cold regions, a short and cool growing season often limits the use of crops sensitive to cool temperature, such as corn. The fermentation triggered by epiphytic and inoculated microorganisms can also be functionally impaired at lower temperature. Although the use of silage inoculants has increased in Northern Europe, acid-based additives are still a good option in difficult weather conditions to ensure good fermentation quality, nutritive value, and high intake potential of silages. Acid-based additives have enhanced the quality of round bale silage, which has become a common method of forage preservation in Northern Europe. Although all abiotic factors can affect silage quality, the ambient temperature is a factor that influences all stages of silage making from production in the field to utilization at the feed bunk. This review identifies challenges and obstacles to producing silages under hot and cold conditions and discusses strategies for addressing these challenges.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations243
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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