185 Evaluation of the Chemical Composition of Intermediate Wheatgrass (Thinopyrum Intermedium) Regrowth for Potential Fall Grazing of Beef Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study evaluated the chemical composition of 3 intermediate wheatgrass (IWG) treatments compared with a grass/legume control for potential Fall grazing of beef cattle. Treatments were: 1) IWG, pure stand, no fertilizer post establishment (NFERT), 2) IWG, pure stand+50 kg N ha-1 annually post grain harvest (FERT), 3) IWG with Alsike clover (50:50; ACL), 4) Tall fescue/Algonquin alfalfa/Oxley II cicer milkvetch (50:25:25; FORCON). Small plots (4 replicates/treatment) were established in 2019 at 2 sites in Manitoba (Carman and Brandon). The IWG treatments were harvested in August for grain production and the regrowth sampled in October. The FORCON treatment was harvested annually in June and the regrowth stockpiled until October sampling. Forage samples were analyzed for crude protein (CP) and total digestible nutrients (TDN). Data were analyzed using PROC GLIMMIX in SAS, with the fixed effects of treatment and location, with replicate within location nested as a random effect. For CP, in 2020 at Carman, FORCON was less (10.0%) than the IWG treatments, which, in turn, did not differ (mean 19.5%). At Brandon, the opposite response was observed with FORCON greater (11.5%) than the IWG treatments (mean 8.7%). In 2021 at Carman, FERT had greater CP (14.3%) than all other treatments, which, in turn, did not differ (mean 9.9%). At Brandon, FORCON was greatest in CP (15.8%), with ACL and NFERT least (mean 8.9%) and FERT intermediate. In terms of TDN, in 2020 at both sites, FORCON was less (mean 55.3%) than all IWG treatments, which, in turn, did not differ (mean 64.4%). In 2021 at Carman, FERT and FORCON were greater (mean 67.0%) than NFERT and ACL (mean 59.5%). In Brandon, FERT was greater than ACL and NFERT, with FORCON at an intermediate value. By the second production year, the fertility treatment significantly increased the nutritive value of the IWG treatments.
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 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 ».