Variations in nutritional content of key ungulate browse species in Sweden
Notice bibliographique
Résumé
Understanding variations in the nutritional content of key ungulate browse species is not an easy task. Overall, my study focused to understand seasonal variations in nutritional values, available to wild browsers, found in the main tree and shrub species present in Scandinavia. Water, neutral detergent fibre (NDF) and crude protein (CP) content of twelve different plant species (i.e. 8 belongs to tree whilst 4 to shrub) collected in two different location of Sweden were analysed. My experiment produced five main key findings. Firstly, overall seasonality variation was recorded in all three nutritional components analysed; CP and water decreased from summer to winter, whereas NDF increased. Broadleaved species were more affected than evergreen species. A different situation was found for evergreen, where the seasonal variation recorded was very small for some species (e.g. CP in pine and NDF in spruce) and non-existing for others (e.g. lingonberry, Labrador tea and juniper). Secondly, the seasonal NDF-CP ratio showed a negative correlation between the two nutrients only for broadleaf, while for evergreen species the seasonal NDF-CP ratio was not significant. Thirdly, most of the high protein content was primarily found in leaves of broadleaved species during the vegetative season. During winter, however, pine and Labrador tea showed higher values for CP than the ones found in broadleaved twigs. The fourth finding showed whether for some species the twig size affected the NDF and CP levels. Aspen, silver and downy birch increased their protein content with the increase of the diameter, while aspen, salix, rowan and silver birch raised the NDF levels with the increase of the twigs’ diameter. Finally, the fifth result concerned the habitat and latitude effect. No significant effect of habitat onto NDF and CP was found, while latitude affected water content and CP but not NDF.
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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 | 0,000 | 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 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 ».