415 Evaluating the yield and nutritive value of 7
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the relative potential of 7 annual species for stockpiled forage production to extend the grazing season for beef cows. The species and cultivars were: corn (Zea mays L.) cv. Fusion; foxtail millet (Setaria italica (L.) P. Beauvois) type Golden German; oat (Avena sativa L.) cv. Haymaker; fall rye (Secale cereale L.) cv. Hazlet; barley (Hordeum vulgare L.) cv. Maverick; annual ryegrass (Lolium L.) cv. Aubade; and soybean (Glycine max (L.) Merr.) cv. Mammoth. Plots were seeded at Saskatoon, Saskatchewan in 2014 and 2015 in a randomised complete block design with 4 replicates per year. Stockpiled DM (SDM) yield was determined on October 15 in 2014 and 2015. There was no difference in mean SDM between years with 6.2 Mg ha-1 and 6.4 Mg ha-1 for 2014 and 2015. Oats and millet consistently had high SDM across years, with fall rye lowest (2.6 Mg-1 ha). The yield of corn, however, was 2 times higher in 2015 (15.8 Mg ha-1) than in 2014 (6.8 Mg ha-1). Species CP differed significantly (P<0.001), with fall rye and soybean highest. The CP concentrations of other species did not differ ranging from 60.2 g kg-1 (millet) to 82.3 g kg-1(ryegrass). Forage TDN exhibited significant a species by year interaction (P<0.001). Mean TDN concentration in 2015 was higher than that in 2014 (P<0.001). Ryegrass, barley and oats ranked higher in TDN in 2015 than 2014. All the other species had TDN values that did not differ between years. This study demonstrated that annual species can be used for late fall/early winter stockpiling for grazing beef cows. The TDN of all species was adequate for dry cows, with corn and fall rye having the highest SDM/energy and CP, respectively though fall rye was much lower yielding.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».