94 President Oral Presentation Pick: Grazing diverse combinations of tanniferous and non-tanniferous legumes: Implications for beef cattle performance and environmental impact
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We tested the effect of increasingly diverse combinations of tanniferous legumes (birdsfoot trefoil-BFT, sainfoin-SF) and alfalfa (ALF) on cattle performance, methane (CH4) emissions and nitrogen (N) balance. Pairs of heifers (401 ± 49.6 kg) grazed three spatial replications of 7 treatments (n = 3/treatment): monocultures (BFT, SF, ALF) and all possible 2- and 3-way choices among strips of these legumes in a completely randomized block design of two 15-d periods during 2 consecutive years. Average daily gains (ADG) of heifers grazing the tanniferous legumes (1.05 kg/d) were 40% greater (P < 0.10) than of heifers grazing ALF (0.74 kg/d) during the first year. Heifers grazing the 3-way choice had greater intakes (10.4 vs 7.8 kg/d; P = 0.064) and ADG (1.21 vs. 0.95 kg/d, P = 0.054) than those grazing monocultures, suggesting a nutritional synergism among legumes. The average CH4 emissions for legume monocultures vs. 2- and 3-way choices was 222 vs. 202 and 162 g/kg BW gain (P > 0.10), respectively. For heifers grazing SF and BFT compared with ALF, blood urea N was less (14.3 and 16.8 vs 20.8 mg/dL; P < 0.05) as were urinary N concentrations (3.7 and 3.5 vs 6.0 g/L; P < 0.05), but fecal N concentrations were greater (34.5 and 35.5 vs 30.5 g/kg, respectively; P < 0.05). Combining both tanniferous legumes (SF-BFT) led to the greatest declines in urinary N (2.24 g/L) and urea-N (1.71 g/L) concentration, suggesting that different types of tannins in different legume species result in associative effects that enhance N economy. In addition, heifers grazing 3-way choices partitioned less N into urine (40.7 vs 50.6%; P = 0.037) and retained more N (36.1 vs 25.2%, P = 0.046) than heifers grazing monocultures. In summary, combinations of tanniferous legumes with alfalfa improved animal performance and reduced environmental impacts relative to monocultures, resulting in a more sustainable approach to beef production in pasture-based finishing systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,577 | 0,285 |
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 ».