Forage production, economic performance indicators and beef cattle nutritional suitability of multispecies annual crop mixtures in northwestern Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A 2-year field study compared annual crop mixtures and monoculture cereal crops (controls) for forage yield and quality value for beef cattle production. Each of the mixtures consisted of 2 to 9 crop species. The cropping treatments investigated significantly influenced (P < 0.05) forage dry matter (DM) yield, quality and economic performance parameters. Forage DM yield was up to 9.25 t/ha for the mixtures compared to 7.72 t/ha for the control crops. Forage yield advantage from mixtures was up to 50% over controls. Forage crude protein (CP) was >13.0% for most mixtures, while CP for controls was ≤12.0%. All mixtures and controls mostly exceeded the suggested required levels of K, Mg, Na, S, Fe and Zn for beef cattle. The four top ranked mixtures in terms of marginal returns and benefit/cost ratio were mixtures #4, 8, 10 and 12 in that order. Study results demonstrated that growing a minimum of 3 annual crops, rather than 1 or 2 crops, increased forage production and offered a forage-based diet that, which in most cases, was able to adequately meet the nutritional requirements of beef cattle. The mixture with the highest forage yield consisted of crops from 3 different species categories: Poaceae, Leguminosae and Brassicaceae.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».