Evaluation of Rumen Degradation Kinetics of Low-Lignin Alfalfa ‘Hi-Gest® 360’ in Saskatchewan Canada
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to determine rumen degradation kinetics of new low-lignin alfalfa (Medicago sativa L.) cv. Hi-Gest®360 (HiGest) in comparison with conventional alfalfa cv. AC Grazeland (Grazeland) in monoculture and binary mixtures at different maturity stages. Two cultivars of alfalfa (HiGest, and AC Grazeland) and their binary mixtures with hybrid bromegrass (HBG; cv. AC Success), grown in 2019 at two locations (Saskatoon and Lanigan), were cut at three maturity stages of alfalfa (1 = 10% bloom; 2 = 40% bloom; and 3 = 100% bloom). Rumen degradation characteristics, including rapidly degradable fraction (S), potentially degradable fraction (D), undegradable fraction (U), degradation rate (Kd), lag time (T0), and effective degradability (ED) of each component were determined using in situ technique and were analyzed by a first-order kinetic equation described by Ørskov and McDonald with lag time. Generally, in alfalfa monoculture, S or D were decreased and U was increased without affecting Kd and T0, resulting in decreased ED fraction with increasing stage of maturity. In binary mixtures, plant maturity stages have negligible effects on rumen degradation characteristics of CP. HiGest had higher effective degradability of DM (EDDM) as well as of NDF (EDNDF) than Grazeland. In conclusion, HiGest had greater DM and NDF rumen degradation potential relative to Grazeland. HiGest and Grazeland were different in DM and CP degradation patterns, with HiGest having higher EDDM and EDCP than Grazeland.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».