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Enregistrement W3152292591 · doi:10.17921/1415-6938.2021v25n1p09-15

Caracterização dos Estratos Verticais de Pastagens Urochloa brizantha cv. Marandu Manejadas em Diferentes Alturas

2021· article· pt· W3152292591 sur OpenAlexaff
Rafaela Machado dos Santos, José Victor Pronievicz Barreto, Mateus Ludovico Zamboti, Camila Cano Serafim, Kivia Cardoso Oliveira, Marilice Zundt, Júlio César Damasceno, Cristiano Côrtes, Marcelo Diniz dos Santos, Simone Fernanda Nedel Pértile, Fabíola Cristine de Almeida Rêgo

Notice bibliographique

RevueEnsaios e Ciência C Biológicas Agrárias e da Saúde · 2021
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Management and Crop Yield
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyHorticulturePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A estrutura da pastagem é uma característica determinante tanto da dinâmica de crescimento da planta quanto do comportamento ingestivo dos animais. O objetivo do trabalho foi descrever a densidade da forragem e a proporção dos componentes morfológicos da planta, nos estratos verticais de pastagens de capim Marandu, submetido ao pastejo em diferentes alturas. O delineamento utilizado foi o inteiramente casualizado e as análises de variância e de regressão. Durante o experimento, as alturas médias dos seis piquetes utilizados foram de 10, 17, 18, 29, 32 e 50 cm. O material coletado foi separado, em lâmina foliar, colmo verde e material morto, que foram analisados quanto ao teor de matéria seca, proteína bruta e fibra em detergente neutro. Os estratos verticais apresentaram diferentes composições em relação aos componentes morfológicos de acordo com a altura do pasto. Os estratos próximos ao solo apresentaram maior densidade de forragem com valores de 370 a 543 kg/ha.cm, maior proporção de colmos verdes (30 a 53%) e material morto (25 a 52%) e menor de lâminas foliares (10 a 35%). Independente da altura do pasto, os estratos superiores são mais sensíveis aos efeitos do animal e do ambiente, e apresentaram maiores teores de PB e FDN para lâminas foliares e colmos. Nos estratos acima de 15 cm, os valores de PB e FDN das lâminas foliares verdes variaram entre 10,3 e 13,6% e 49,3 e 54,2%, respectivamente. O manejo em diferentes alturas altera as características dos estratos verticais do pasto, principalmente, nos estratos acima de 15 cm. Palavras-chave: Altura do Pasto. Densidade Forrageira. Colmos Verdes. Material Morto. Lâmina Foliar. Abstract The pasture structure is a determining characteristic of both the plant growth dynamics and the animals ingestive behavior. The objective of the work was to describe the density and the proportion of the plant’morphological components, in the pastures vertical strata of Marandu grass, subjected to grazing at different heights. The design used was completely randomized and the analysis of variance and regression. During the experiment, the average heights of six paddocks used were 10, 17, 18, 29, 32 and 50 cm. The collected material was separated into leaf blade, green stem and dead material, which were analyzed as to the dry matter content, crude protein and fiber in neutral detergent. The vertical strata presented different compositions in relation to the morphological components according to the height of the pasture. The near-soil strata showed higher forage density with values from 370 to 543 kg/ha.cm, higher proportion of green stems (30 to 53%) and dead material (25 to 52%) and smaller number of leaf blades (10 to 35%). Regardless of the height of the pasture, the upper strata are more sensitive to the animal and the environment effects, and presented higher levels of CP and NDF for leaf blades and stems. In the strata above 15 cm, the values of PB and NDF of the green leaf blades varied between 10.3 and 13.6% and 49.3 and 54.2%, respectively. The management of different heights change the characteristics of the pasturevertical strata, mainly in the strata above 15 cm. Keywords: Height of the Pasture. Forage Density. Green Stems. Dead Material. Leaf Laminas.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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