335 Beef production on novel legume-grass summer pasture mixtures in western Canada.
Notice bibliographique
Résumé
A 2-yr study was conducted using a randomized complete block design to determine the effects of grazing AC Yellowhead alfalfa (ALF) and AC Mountainview sainfoin (SF) in binary mixtures with either Tom Russian wildrye or AC Success hybrid bromegrass (HBG) in late summer at Lanigan and Swift Current, SK. Forty-eight Angus steers (404 + 18 kg in yr 1; 400 + 16 kg in yr 2) at Swift Current SK and 64 Angus heifers (364 + 51 kg in yr 1) and 48 Angus steers (338 + 23 kg in yr 2) at Lanigan SK were randomly allocated to 1 of 4 replicated (n=4) pasture mixtures, (i) ALF-RWR; (ii) ALF-HBG; (iii) SF-RWR; and (iv) SF-HBG. Data were analyzed using Proc Mixed model of SAS. Average daily gain (ADG) of steers at Swift Current were similar (P = 0.19) for all pasture mixtures. At Lanigan, heifer ADG were similar (P = 0.09) for all pasture mixtures in yr 1 ranging 0.47 to 0.66 kg d-1. In yr 2, Lanigan steers grazing SF-RWR pasture had higher (P = 0.02) ADG (1.1 kg d-1) compared to ALF-HBG steers (0.64 kg d-1). Animal grazing days (AGD) (P = 0.26) and total beef production (TBP) (P = 0.59) at Lanigan were similar in both years, for all pasture mixtures ranging from 78 to 116 AU ha-1 AGD and 58 to 78 kg ha-1 TBP, respectively. However, at Swift Current in yr 2, AGD and TBP did differ (P = 0.01) with steers grazing ALF-HBG mixtures having greater AGD (121 vs. 74 AU ha-1) and TBP (120 vs. 67 kg ha-1) compared to steers grazing SF-RWR (74 AU ha-1) pasture. These results suggest that novel legume-grass pasture mixtures are suitable for late summer grazing to improve grazing beef cattle performance.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».