Yield and nutritive value of grazed complex legume–grass mixtures under increasing nitrogen application rates
Notice bibliographique
Résumé
Complex pasture mixtures are advantageous, but little information exists on the best forage species and nitrogen (N) management in eastern Canada. We compared under mob stocking four complex mixtures of one of two legume species [alfalfa (Medicago sativa L.) and birdsfoot trefoil (Lotus corniculatus L.)] plus one of two grass mixes [No. 1 — timothy (Phleum pratense L.), meadow fescue (Schedonorus pratensis (Huds.) P. Beauv.), reed canarygrass (Phalaris arundinacea L.), and Kentucky bluegrass (Poa pratensis L.); No. 2 — tall fescue (Schedonorus arundinaceus (Schreb.) Dumort., nom. cons.), meadow bromegrass (Bromus biebersteinii Roem. and Schult.), reed canarygrass, and Kentucky bluegrass] under three N application rates at three sites over the first three post-seeding years. Legume species had little effect on most forage attributes mainly because of their low contribution to forage dry matter (DM) yield (<30%) in second and third years. The grass mix with tall fescue and meadow bromegrass (No. 2) yielded similar or slightly better than the one with timothy and meadow fescue (No. 1) but tended to have a greater neutral detergent fibre concentration, and lower N and total digestible nutrient concentrations. Nitrogen fertilization increased forage DM yield only in second and third years when the legume contribution to forage DM yield was <30%, and it increased N concentration and decreased nonstructural carbohydrate concentration. These results highlight the challenge of maintaining legume species in rotationally grazed pastures of eastern Canada and confirm recommendations of applying no or little N fertilizer on grazed legume–grass mixtures when the legume contribution to forage DM yield is >30%.
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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 ».