WPSII-8 Forage yield, pasture quality and economic performance after pasture rejuvenation in an organic beef cattle farm.
Notice bibliographique
Résumé
Beef cattle production on productive pastures can be very profitable, but over time, pastures decline in productivity. The following methods of rejuvenation were investigated from 2015–2017 on an organic beef cattle farm: 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. Measurements of pasture dry matter (DM) yield and quality were made to determine the most effective and profitable rejuvenation methods in comparison to a complete break and reseeding scenario. The top 3 forage DM yielders were bale grazing, followed by manure application plus subsoiling and then break & re-seeding methods in that order. Overall, all rejuvenation methods investigated produced 5 - 100% higher forage DM yield than control. Of the 15 forage nutritive value parameters measured, only 3 (forage CP, Ca and P) were significantly affected by rejuvenation methods later in the study. Other nutritive value parameters were similar for all methods of rejuvenation investigated including control. Compared to control, the economic analysis showed that the highest input cost was from break and re-seeding. However, when the cost of the hay used for feeding cows for bale grazing was factored into the input costs, then bale grazing would by far have the highest total variable cost/ha. The returns were higher for bale grazing and high stock density grazing than other methods including control. Without having to break and re-seeding old pastures, the 3 top suggested methods of pasture rejuvenation that are expected to reduce time for rejuvenation and loss of pasture productivity, are bale grazing, manure application plus sub-soiling and high stock density grazing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 ».