Predicting Pre‐harvest Forage Nutritive Value of Spring and Summer Growth of Alfalfa–Grass Mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Currently available regression equations developed to predict pre‐harvest nutritive attributes from simple field measurements taken in alfalfa (Medicago sativa L.)–grass mixtures can help producers determine when to best harvest their forages but they are applicable to only spring growth. Our objective was to develop and validate predictive equations of pre‐harvest forage nutritive attributes of mixed alfalfa–grass stands for the spring and first summer growth cycles. Forage samples (n = 1856) were collected in 2015 and 2016 from three research sites in Quebec, Canada, and used to develop predictive equations that were then validated using samples (n = 315) collected on commercial farms across Quebec and compared to equations previously developed in New York State for use during spring growth. For newly developed equations with two to four field measurements, R2 ranged from 0.70 to 0.84. The best equation developed to estimate a neutral detergent fiber assayed with a heat stable α‐amylase and corrected for the ash content of the residue (aNDFom) had an R2 of 0.82 and a root mean square error (RMSE) of 29.3 g kg−1 dry matter (DM). Some equations can be used to predict aNDFom concentration and the relative feed value of samples from commercial farms, but only if alfalfa proportion can be precisely determined. Locally developed equations resulted in better predictions than equations developed only for spring growth in New York State. Forage producers now have access to a tool to predict the pre‐harvest nutritive value of their forages for two growth cycles. Core Ideas Predictive equations can help producers determine when to harvest their forage fields. Equations developed can predict nutritive value of alfalfa‐grass stands for the spring and first summer growth cycles. Alfalfa proportion must be precisely determined for equations to yield reliable results.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 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 ».