Mid-summer annual forage performance in organic, grass-fed production
Notice bibliographique
Résumé
Grass-fed ruminant production does not have the convenience of feeding easily-storable grains during periods of low forage availability. This study examined the forage yield, quality, and utilization of warm- and cool-season annual forages grown under organic management during the mid-summer “feed gap” period. Annual ryegrass (Lolium multiflorum Lam. cv. Tetra Brand), winter triticale (× Triticosecale Wittmack cv. common), oat (Avena sativa L. cv. Souris), millet (Panicum miliaceum L. cv. Crown Proso), corn (Zea mays L. cv. BMR84 and CM440 Canamaize), and sorghum-sudangrass (Sorghum bicolor [L.] Moench × Sorghum sudanense [Piper] Stapf cv. common) were grown in Carman, Manitoba, over 3 site-years in 2018 and 2019. Combined forage and weed dry matter (DM) yield was 7159 kg·ha−1 for sorghum-sudangrass (29% weeds), 5506 kg·ha−1 for corn (36% weeds), 4687 kg·ha−1 for oat (45% weeds), 4617 kg·ha−1 for annual ryegrass (95% weeds), 4542 kg·ha−1 for millet (28% weeds), and 2945 kg·ha−1 for winter triticale (51% weeds); significant differences in crop and weed biomass were observed. All forage systems were palatable to sheep with utilization rates from 47% to 65%. When all quality parameters were considered, corn, winter triticale, millet, and oat displayed adequate quality for mid-summer grazing, while sorghum-sudangrass had suboptimal crude protein concentrations. Direct measurements of forage quality on weeds showed that weeds did not compromise forage quality. This Canadian first study demonstrated the potential of forage production for mid-summer grazing in an organic, grass-fed regime with oat, millet, and corn resulting in the best combination of yield and quality.
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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 ».