Potential of Greenhouse Gas Production by Guinea Grass Subjected to Weed Competition
Notice bibliographique
Résumé
The world population growth and the increasing purchasing power have raised the demand for animal proteins, especially meat and milk. This has made it essential to intensify livestock production by making it productive, efficient and at the same time sustainable, which today is a great challenge for cattle ranchers. The objective of this study is to evaluate the effects of coexistence with weeds on productivity, nutritional quality and potential of greenhouse gas (GHG) emission by Guinea grass (Panicum maximum cv. Mombasa) in pasture renewal conditions. The experiment was set up in randomized blocks, four replications, with treatments consisting of eight periods of coexistence: 0, 15, 30, 45, 60, 75, 90 and 120 days after seedlings emergence. Phyto-sociological evaluations were performed in the weed community at the end of each coexistence period. The Guinea grass was evaluated as for morphological, chemical and bromatological parameters and as for the potential of total gas, methane and carbon dioxide emission. The results show that productivity, nutritional quality and energy value of Guinea grass decreases proportionally to the increase in the period of coexistence with weeds. The non-coexistence with weeds provides a better in vitro digestibility of organic matter and, consequently, decreases the GHG emission potential by the dry matter of Guinea grass.
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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 ».