Benefits of mixed grass–legume pastures and pasture rejuvenation using bloat-free legumes in western Canada: a review
Notice bibliographique
Résumé
Forage mixtures containing legume out-yield monocultures, fix atmospheric nitrogen, and have lower carbon footprints. However, evidence-based information on creating forage mixtures by direct seeding legumes into existing pastures is limited, and information on bloat-free legumes is nonexistent. Traditionally, pastures requiring improvement in western Canada were fully replaced by breaking up the old stand and reseeding. With new and improved forage cultivars, better seeding equipment, and increased knowledge about pasture management, there is a growing interest among producers in rejuvenating pastures instead of replacing them. Pasture rejuvenation refers to the improvement in biomass productivity and (or) nutritional quality of existing pasture without removing the existing vegetation. This can be done through fertilizer application, which is generally expensive and causes negative environmental impacts. Amelioration of compacted pastureland via mechanical aeration is short-lived and can lead to weed problems. As an alternative, direct seeding of productive, nutritive and bloat-free legume species into existing pasture is an attractive option for pasture rejuvenation. For high performance grazing systems, identification of suitable bloat-free legumes and methods for direct seeding into old grass and legume stands will be essential strategies. This review includes information on the benefits of mixed pastures and seeks possible methods of introducing bloat-free forage legumes into existing pastures in western Canada for rapid improvement in productivity and quality while positively influencing animal, soil, and environmental health.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».