Introduction of four native legumes of the Canadian Prairies in monoculture and in mixtures with meadow bromegrass (<i>Bromus riparius</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Many questions remain concerning the viability and productivity of seeding native legumes in the Canadian Prairies for forage production. Field research was conducted with four native legume species (Astragalus flexuosus, Dalea purpurea, Hedysarum boreale, and Vicia americana) to evaluate performance in Swift Current and Saskatoon, SK. The experimental design was a randomized complete block design with four replicates to evaluate legume–grass mixtures and monoculture performance, botanical composition, and effect of harvest dates (July and August) from 2016 to 2018. The native legume–grass mixtures performed differently at the sites, with greater foliar cover at Saskatoon but a greater proportion of legumes in mixtures at Swift Current. The mixtures had similar forage nutritive value as monoculture Bromus riparius, with legumes contributing 10% or less of the forage dry matter yield (DMY) at both sites. Astragalus flexuosus showed the greatest foliar cover and produced the greatest DMY in monoculture at both sites. Based on this study, native legumes would need to make up a larger proportion of forage dry matter yield to change the nutritional value of mixtures. In a subsequent seeding rate evaluation, the four legume species were planted at three seeding rates [300, 200, and 100 pure live seeds (PLS) per metre] and tested for DMY one year following establishment near Swift Current. Increasing seeding rates up to 300 PLS·m−1 corresponded with an increase in seedling density and foliar cover, but DMY was not affected. Additional research with A. flexuosus is needed to demonstrate its value as a forage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».