Inter-row plant spacing effects on grain and fodder yields, growth performance, digestibility and manure quality of sheep
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In Ghana, peanut (Arachis hypogaea L.) grain and fodder serve as important sources of protein for human and livestock nutrition, respectively. Experiments were conducted in four farming communities to determine the effects of planting annual peanut at four inter-row spacings of 30, 45, 65 and 75 cm on grain and fodder yields (experiment I), growth performance and manure quality (experiment II), and in situ digestibility (experiment III) of Djallonké sheep fed fodder from these plant spacings. Planting peanut at 30 cm inter-row spacing dually increased grain and fodder yields compared to planting at 60, and 75 cm. Peanut fodder from 30 cm inter-row spacing also had comparatively higher concentration of crude protein and lower concentrations of acid detergent fiber and acid detergent lignin, resulting in significant improvements in dry matter digestibility at 48 h and superior average daily weight gain of sheep. The concentration of N excreted in the manure of sheep fed the 30 cm fodder was greater than those fed peanut grown at 60, and 75 cm inter-row spacing. Planting peanut at an inter-row spacing of 30 cm therefore gave dual benefits of increasing grain and fodder yields as well as increasing the digestibility and growth performance of sheep fed peanut fodder as a supplementary diet to natural pasture for 70 days. Higher concentration of N in the manure of sheep fed 30 cm fodder could have additional benefits of improving soil fertility in smallholder farming systems where inorganic fertilizers are expensive and inaccessible to farmers.
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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 ».