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Enregistrement W3015248790 · doi:10.1002/agj2.20233

Productivity and persistence of Kura clover and white clover mixtures with grasses

2020· article· en· W3015248790 sur OpenAlexafffundabout
Philippe Séguin, Florence Pomerleau‐Lacasse, R. Drapeau, Julie Lajeunesse, Sandrine St‐Pierre‐Lepage

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDactylis glomerataBromusAgronomyPoa pratensisBiologyPerennial plantTrifolium repensForageBromus inermisPhleumAndropogonFestuca pratensisPoaceaeElymusLegumeRed CloverAgropyronLolium perenne

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a lack of persistent forage legumes for permanent pastures in eastern Canada. Kura clover (Trifolium ambiguum M. Bieb.; KC) is a long‐lived species, with demonstrated potential in various regions, however, there is a lack of information on its performance in mixtures with grasses and no comparisons with white clover (Trifolium repens L.; WC), the main legume species recommended for pastures in eastern Canada. Objectives were to evaluate the potential of KC when grown in mixtures with grasses and compare its performance with WC based‐mixtures and N‐fertilized grass monocultures. Twenty treatments that included KC, WC, and six perennial grasses species (Kentucky bluegrass [Poa pratensis L.; KB], meadow bromegrass [Bromus biebersteinii Roem. & Schult., MB], orchardgrass [Dactylis glomerata L., OR], smooth bromegrass [Bromus inermis L.; SB], tall fescue [Schedonorus arundinaceus (Schreb.) Dumort.; TF], and timothy [Phleum pratense L.; TI]) seeded alone and in binary mixtures were seeded in 2 yr at two sites and monitored for up to four production years. During the first production year, WC‐based mixtures yields were overall greater than those of KC‐based mixtures, while in the second production year and onwards, KC treatments had similar or greater yields than WC, illustrating the greater persistence of KC. Adding KC to grasses also increased total forage yields by 13% on average compared to N‐fertilized solo‐seeded grasses. The performance of specific KC–grass mixtures was variable across sites‐years with no specific mixture being consistently more productive. Kura clover is adapted to contrasting environments of Québec and appears to be a suitable alternative to WC.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

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 savante0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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