Effects of stage of maturity at harvest of cereal crops on biomass and quality, estimated forage dry matter intake, beef cow performance, and system economics
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate the effects of maturity at harvest of cereal crops on biomass, quality, cow performance, and economics. In each of 3 yr, a 48-ha field was divided into 3 paddocks (16 ha per treatment) and seeded to either barley (Hordeum vulgare CDC Maverick, 135 kg/ha), oat (Avena sativa CDC 29 SO1, 135 kg/ha), or triticale (Triticosecale Taza, 135 kg/ha). Half of each field (8 ha) was swathed at either soft dough (SDo) or hard dough (HDo) stage for grazing. Each year, 120 dry pregnant beef cows (631 kg) were randomly allocated to 1 of 6 replicated (n = 2) paddocks for 90, 106, and 88 d in yr 1, 2, and 3, respectively. Triticale had 19 and 23% greater total yield than oat and barley, respectively. Barley CP was greater (P < 0.05; 10.9%) than oat (9.3%) or triticale (9.8%) at HDo stage. The animal unit months (AUM) per hectare were greater for HDo (11.5 ± 0.8 AUM/ha) than SDo (9.15 ± 0.8 AUM/ha) stage. Cow ADG was greater (P = 0.01) for barley (0.61 kg/d) compared with triticale (0.39 kg/d). Total crop cost averaged Can$426, Can$437, and Can$458/ha for oat, barley, and triticale, respectively. The HDo stage had Can$0.40 lower dollars per cow per day in-field costs (P = 0.02) than the SDo stage and 10% (Can$26.25 per cow/d) lower feeding costs (P = 0.02) over 3 yr. Delaying harvest to hard dough can increase yield and reduce feeding costs without affecting cow performance.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».