Effect of fall harvest time on forage yield and nutritive value of three alfalfa cultivars with different root types
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Warmer than normal late fall temperatures may change standard fall harvest management of alfalfa (Medicago sativa L.) in western Canada. The objective of this study was to evaluate the forage yield and nutritive value of three types of alfalfa cultivars under different harvest managements. A field experiment was conducted from 2013 to 2017 using rhizomatous type (RR), cv. AC Yellowhead (M. sativa subsp. falcata), tap root type (TR), cv. Equinox (ssp. sativa) and creeping root type (CR), cv. Spredor 4 alfalfa (ssp. sativa), at Melfort, SK, Canada. The five harvest treatments were two 1‐cut systems (early July or late July) and three 2‐cut systems (early July + early or late September, late July + late September). Total forage yield was greater in TR and CR alfalfa than RR alfalfa; however, RR alfalfa had higher total forage yield under dry growing conditions versus CR alfalfa. The three alfalfa cultivars had a similar response to 2‐cut harvest managements. The first cut yield was affected by the timing of the second cut of the previous year with the early September harvest reducing yield more than the late September. Three alfalfa cultivars had similar crude protein (CP), total digestible nutrient (TDN), and acid detergent fiber (ADF) concentrations. There was a significant nutrient yield benefit of TR and CR alfalfa under a 2‐cut system over the RR alfalfa. Although the prairie climate is warming, the findings suggest that a fall rest period until late September is recommended regardless of alfalfa types to maintain high hay yield over multiple years.
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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 | 0,000 |
| 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 ».