MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3138462296 · doi:10.33584/rps.10.2003.2983

Edible forage yield and nutritive value of poplar and willow

2003· article· en· W3138462296 sur OpenAlexfundno aff
Peter Kemp, T.N. Barry, Grant Douglas

Notice bibliographique

RevueNZGA Research and Practice Series · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgricultural and Marketing Research and Development TrustGreater Wellington Regional CouncilMassey UniversityMcGill University
Mots-clésWillowForagePastureAgronomyDry matterLivestockYield (engineering)BiologyBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poplar and willow on farms are a potential source of supplementary forage during summer. To incorporate poplar and willow into farm feed budgets, a method is needed to non-destructively estimate the edible forage yield of the trees. Also needed is an estimate of the nutritive value of the forage. Previously uncut trees on hill farms in the lower North Island were measured and a relationship between tree forage yield and diameter of the trunk at breast height (DBH, 1.4 m) was developed. The DBH was from 5 to 32 cm and the forage yield from 1 to 66 kg dry matter (DM)/tree. Nutritive value of poplar and willow (metabolisable energy 8-9 MJ/kg DM) was similar to that of normal summer pasture, but was lower in fibre and higher in soluble carbohydrate, and of higher nutritive value than drought pasture. The concentrations of the secondary chemicals condensed tannins and phenolic glycosides were high in poplars and willows, and they have some positive effects on livestock performance, but their role requires further research. It was concluded that poplar and willow provide forage of sufficient quantity and quality to warrant using them as supplements to pasture for feeding to livestock during summer droughts.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNZGA Research and Practice SeriesMême sujetRuminant Nutrition and Digestive PhysiologyTravaux en français237 207