BIOMASS SORGHUM SILAGES WITH SUGARCANE
Notice bibliographique
Résumé
The storage of forage to be offered at different times of the year are viable alternatives for all production systems, and sorghum biomass has been highlighted for this purpose. As preserved forage, it was hypothesized that sugarcane can contribute to the fermentation process. The objective was to evaluate the inclusion of different levels of sugarcane (0, 20, 40 and 60%) in the silage of three biomass sorghum genotypes (B012, B017 and B018). The material was ensiled using PVC silos and after 60 days the silos were opened and the contents of dry matter, mineral matter, organic matter, crude protein, neutral detergent fiber, acid detergent fiber, hemicellulose, lignin, and hydrogen potential were determined. The experiment was conducted in a completely randomized design, in a factorial scheme with four replications. The data were analyzed through the analysis of variance followed by multiple comparison by Tukey's test (α < 0.05) and linear regression. The biomass sorghum genotypes responded satisfactorily to the fermentation process, resulting in quality silages. However, the inclusion of sugarcane did not improve the quality of the silages, and its inclusion in the silage of the genotypes evaluated is not recommended.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».