Cutting schedule and species composition to improve energy‐to‐protein ratios in alfalfa‐based mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Energy‐to‐protein ratios have been suggested as a potential forage attribute related to nitrogen (N) use efficiency in dairy cows but how these ratios vary with the cutting management of alfalfa‐based mixtures is poorly known. Our objective was to determine the effect of cutting schedules of alfalfa‐based mixtures and their species composition on two forage energy‐to‐protein ratios from a large number of samples from four field experiments with previously published results on forage dry matter yield and nutritive value. The two energy‐to‐protein ratios were (1) nonfiber carbohydrates (NFC) to crude protein (CP), NFC/CP, and (2) NFC to the sum of nonprotein N (NPN) and rapidly degradable protein fraction (PB1), NFC/(NPN + PB1). Cutting alfalfa‐based mixtures at the early bloom stage rather than at the early bud stage of alfalfa and taking a fall harvest increased mostly the NFC/CP ratio. Including at least one grass species with alfalfa had variable effects on the two ratios. Although several grass species were tested, we cannot conclude on the best grass species to use. Observed increases in the energy‐to‐protein ratios, however, were relatively small (<8%) and not always consistent in different experiments. Because the relative changes in the energy (NFC) and protein (CP or NPN + PB1) components of the ratios often varied in the same direction when induced by cutting schedules or the presence of grasses with alfalfa, opportunities to improve energy‐to‐protein ratios with those practices remain limited.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».