Silage review: Unique challenges of silages made in hot and cold regions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».