Does Rotational Grazing Based on Leaf Expansion Duration Modify Grazing Behavior and Feed Intake of Beef Heifers on Natural Grassland?
Notice bibliographique
Résumé
Grasslands develop a multifunctional role to humanity, with unique fauna and flora, besides being the primary feed source for herbivores. However, grasslands are usually considered a low-efficiency production system, often converted into other land uses such as crops and forestation (e.g., south Brazil). This study aimed to evaluate the effect of two rest intervals between grazing occupations in rotational grazing on the grazing behavior and feed intake of beef heifers. Two grazing intervals, 375 and 750 DD (degree-days) were used; based on the cumulative thermal sum necessary for the leaf expansion of native grasses of two functional groups. The experiment was conducted as a completely randomized block design, with two treatments, three replications, and repeated measures over time. The grazing behavior was evaluated continuously for 18 hours (7 a.m. to 11h59 p.m.). Herbage intake was estimated using an external marker (Cr2O3) in four periods (one for each season). The green leaf mass was similar between treatments, with a mean of 40% of the pregrazing mass (kg DM ha-1). On average grazing, time was 50% of the period, and the bite rate was 38.7 bites min-1. The number of daily meals was 6.5, with an average of 84 minutes for each meal. The number of feeding times (feeding stations by minute) visited was 6.4. On average, there was a 2.23% difference in dry matter intake (% BW) among seasons. Neither ingestive behavior or forage consumption of heifers was affected by the treatments, both maintain similar chemical composition on natural grassland.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».