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Enregistrement W2997196391 · doi:10.3390/agriculture10010005

Allometries in Plants as Drivers of Forage Nutritive Value: A Review

2019· review· en· W2997196391 sur OpenAlexaff
G. Lemaire, Gilles Bélanger

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForageDry matterRuminantNeutral Detergent FiberBiologyFodderAllometryHerbivoreAnimal scienceAgronomyBotanyEcologyCrop

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nutritive value of forage for herbivores has been for a long time determined by the concentration in protein and, hence in nitrogen (N), the concentration in different minerals (P, K, Ca, Mg, and oligo-elements), and the in vivo dry matter (DM) digestibility. Forage DM digestibility, the proportion of ingested DM being metabolized by ruminant animals has been related to different components of plant tissue composition such as Neutral Detergent Fiber (NDF) and Acid Detergent Fiber (ADF); the NDF concentration represents an estimate of cell wall content while the ADF concentration is an estimate of the more lignified cell wall content. Forage nutritive value is generally analyzed by relating the attributes of nutritive value to plant phenology, in order to predict the decline of these attributes with plant age. A more functional approach, initially developed for the analysis of N concentration dynamic analysis (Lemaire et al. 2008 and Lemaire et al. 2019), and extended for digestibility for this review, is based on the assumption that above-ground plant mass (W) is composed of two compartments: (i) the metabolic compartment (Wm), associated with plant growth process scaling with leaf area, having a high N concentration (%N), and a high Digestibility (%D); (ii) the structural compartment (Ws) associated with architectural plant development, scaling with plant height and thickness and having low %N and %D. With the postulate that Wm is allometrically related to W (Wm = c × Wα with α < 1), the ontogenetic decline of both %N and %D as the plant gets bigger and forage mass increases can be explained, and the purely empirical statistical approach of forage quality based on plant phenology can be replaced by a more mechanistic and comprehensive analysis linking forage production and forage quality dynamics within the same functional approach for a better understanding of genotype-environment-management interactions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations64
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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