MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2996097437 · doi:10.1139/cjps-2018-0325

Yield and nutritive value of grazed complex legume–grass mixtures under increasing nitrogen application rates

2019· article· en· W2996097437 sur OpenAlexaffvenueabout
Gilles Bélanger, Gaëtan F. Tremblay, Y. A. Papadopoulos, J. L. Duynisveld, Julie Lajeunesse, C. Lafrenière, Sherry Fillmore

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegumeAgronomyForageBromus inermisPoa pratensisPhalaris arundinaceaBiologyFestuca arundinaceaBromusPastureFodderDry matterPhleumPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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%.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Plant Science→Même sujetRuminant Nutrition and Digestive Physiology→Travaux en français237 207→