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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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.
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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 ».