Cutting management of alfalfa‐based mixtures in contrasting agroclimatic regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cutting schedules affect forage yield, nutritive value, and persistence but few studies have recently assessed the effect of intensive cutting schedules on alfalfa (Medicago sativa L.)‐based mixtures. We determined the effects of (a) cutting at early bud vs. early bloom of alfalfa, (b) a fall cut, (c) alfalfa–grass mixture vs. pure alfalfa, (d) one vs. two grasses, and (e) tall fescue (Schedonorus arundinacea [Schreb.] Dumort.) vs. timothy (Phleum pratense L.) in an experiment over four post‐seeding years at four sites with four cutting schedules on four alfalfa‐based mixtures. Cutting alfalfa at early bud rather than early bloom reduced annual forage dry matter (DM) yield by 2.03 Mg ha−1 and alfalfa contribution to DM yield by 17 percentage units, increased forage total digestible nutrient (TDN) concentration by 44 g kg−1 DM but did not increase estimated annual milk production per hectare. A fall cut did not improve annual forage DM yield and estimated annual milk production per hectare but reduced alfalfa contribution to DM yield. Pure alfalfa resulted in 1.09 Mg DM ha−1 less annual forage DM yield than alfalfa grown with one or two grasses. Two forage grasses with alfalfa compared with just one grass had no effect on forage DM yield and estimated annual milk production per hectare. The response of forage DM yield and estimated annual milk production per hectare to timothy or tall fescue with alfalfa varied with site but forage TDN concentration and alfalfa contribution to DM yield were generally greater with timothy than tall fescue.
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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 ».