On-farm Assessments of Pasture Rejuvenation Methods on Soil Quality Indicators in Northern Alberta (Canada)
Notice bibliographique
Résumé
The study was aimed at providing livestock producers with options on practical methods to improve soil quality of pastures for improved forage production and livestock carrying capacity. The study was carried out on-farm from 2015 to 2017 at two sites in northern Alberta, Canada. The methods of rejuvenation (treatments) evaluated were: sub-soiling, break & re-seed (pasture renewal), a combination of manure application plus subsoiling, pasture rest, inorganic fertilizer application, high stock density grazing and bale grazing. A check/control treatment was included for comparison. For break & re-seed, the forage mixture seeded (16.8 kg ha-1) consisted of 60% grasses and 40% legumes. Overall, bale grazing improved soil organic matter (SOM) by up to 3.80% over other methods including check. In terms of soil compaction penetration resistance, water infiltration rate, water content and nutrients particularly N, P and K, bale grazing system as a method of rejuvenating old pastures significantly showed higher values than check at both sites. Without having to break and re-seed old pastures, the first option that livestock producers would have success with in improving soil quality for better pasture productivity would be bale grazing. The next two methods or rejuvenation strategies with great potential for improving soil conditions for pastures would be a combination of manure application plus subsoil in fall and high stock density grazing.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».