MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3109860194 · doi:10.1093/jas/skaa278.755

PSVI-11 Effects of nutrient management and cropping strategies in a dual-crop forage production system of silage corn and perennial grass on nutritional quality and predicted milk production of dairy cattle

2020· article· en· W3109860194 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePolymer-Based Agricultural Enhancements
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomyManureNutrientForagePerennial plantSilageRandomized block designNutrient managementCropCrop residueCropping systemMultiple croppingBiologyEnvironmental scienceAgricultureSowing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objectives of this study were to determine the effects of incrementally applied enhanced nutrient management, cropping practices, and advanced production technologies on nutrient composition and in vitro degradability of whole plant corn and perennial grass (tall fescue) and the predicted milk production of dairy cattle. Farm management strategies included: conventional system with manure slurry broadcast, late harvest corn, and grass cut 5 times per year (F1); improved nutrient management with manure sludge applied to corn and liquid applied to grass (F2); improved nutrient management and cropping practices with separated manure, an early harvest corn inter-seeded with a relay crop (Italian ryegrass), and grass cut 3 times per year (F3); and advanced technologies that included a nitrification inhibitor (diacyandiamide, DCD; F4). The field trial was conducted as a randomized complete block design over 2 years with 4 blocks each divided into corn and grass, 4 subplots for each crop, and 2 replicates within each subplot. Enhanced nutrient, cropping, and advanced management increased (P < 0.05) the crude protein (CP) concentration in corn compared to the conventional system (Table 1). The DCD reduced (P < 0.05) the CP concentration and the highly degradable fiber of the relay crop compared to management without DCD. Decreasing the number of cuts of grass reduced (P < 0.05) the CP concentration in the spring harvest, increased (P < 0.05) the fiber concentration in spring and summer harvests, and reduced (P < 0.05) fiber degradability in all harvests. Milk production predicted from the nutritional quality and representative proportions of forages using the Cornell Net Carbohydrate and Protein System was increased with enhanced management. The lower forage quality of grass cut 3 times compared to 5 times annually was offset by the improved quality of corn and relay crop under enhanced field management of the dairy farm.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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