Forage Production and Economic Performance of Pasture Rejuvenation Methods in Northern Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Producing high quality forage and maintaining productive pastures is a major challenge that beef producers encounter, as rejuvenation is a complex and costly challenge. This is part of a series of papers looking at potential options and methods of rejuvenation to improve the productivity of older forage stands in northern Alberta. The methods of rejuvenation investigated were sub-soiling, break & re-seeding, a combination of manure application plus subsoiling, high stock density grazing, bale grazing, pasture rest, as well as direct seeding in spring and fall. In this series, forage dry matter (DM) yield, forage nutritive value and economic performance are presented and discussed. The top 5 forage DM yielders were bale grazing, manure + subsoil in fall, break & re-seeding, high stock density grazing and fertilizer application in that order. In both years, bale grazing consistently produced higher forage DM yield than other methods including control, with bale grazing giving up to 100% higher yield at site-1 and 219% at site- 2 for the 2-year total forage DM. Most forage nutritive value parameters measured were similar for the rejuvenation methods investigated. A simplified economic analysis done in this study showed that the direct input cost of rejuvenation an old forage stand was higher with the break & re-seeding method than other methods. However, for bale grazing, when the cost of hay bales used was factored in, then the cost of bale grazing far exceeded those of other methods including break & re-seeding. The implications of the results obtained in this study in relation to beef cattle production system are highlighted.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».