Forage growth, yield and nutritional characteristics of four varieties of napier grass (Pennisetum purpureum Schumach) in the west Usambara highlands, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Low pasture biomass production and dry seasons fodder scarcity are among the major challenges affecting productivity of dairy cattle in Tanzania. Field experiments were set to evaluate growth, biomass yields and nutritional contents of four napier grass (Pennisetum purpureum Schumach) varieties as feed for ruminants. Experimental napier varieties included Ouma, Kakamega 2 (KK2), Bana and local napier (LN). The study was conducted in the Western Usambara highlands (WUHs) in Tanzania between December 2016 and April 2017 (110 days). The results indicated that the varietal mean stem heights differed significantly (P<0.001); whereby LN, Ouma, KK2 and Bana had mean heights of 210.81, 185.72, 177.15 and 145.44 cm respectively. There was a significant difference (P = 0.025) in the mean total forage biomass production in which KK2, LN, Ouma and Bana yielded 16,551, 14,035, 12,868 and 8954 kg dry matter/ha respectively. The crude protein content averaged 9.92% and did not differ significantly across the varieties (P = 0.83). The mean metabolizable energy was 7.94 MJ/kg dry matter and did not differ significantly across the varieties (P = 0.11). The in vitro organic matter digestibility differed significantly (P = 0.03); 65.87, 59.22, 58.33 and 55.41% for Ouma, Bana, KK2 and LN respectively. This study demonstrates that Ouma and KK2 can be established in the WUHs for forage use due to higher biomass production. Further studies on ensiling and animal feeding would provide valuable information for optimizing forage conservation and animal performance in the WUHs and elsewhere with similar conditions.
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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) | 0,000 | 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 ».