Alfalfa (<i>Medicago sativa</i> L.) quality is improved from tractor traffic implemented during harvest
Notice bibliographique
Résumé
Studies documenting the consequences of harvest traffic in alfalfa production have addressed soil and plant growth parameters. One response was larger leaf/stem ratios in plants that were trafficked, which suggests higher quality. To fully understand how harvest traffic affects alfalfa quality a need for further analysis is warranted. Our objectives were to quantify differences in plant quality between trafficked and non-trafficked plants through 4 years of alfalfa production and to determine when these differences occur. The experimental units were furrow-irrigated raised beds with four harvests per year in Youngston clay loam soil in Fruita, Colorado. A John Deere 2280 swather and a John Deere 2955 tractor, driven over the alfalfa 7 days after swathing, were used to create four traffic treatments; plants that were never trafficked, plants trafficked only by the swather, plants trafficked only by the tractor, and plants trafficked by both the swather and the tractor. Quality was determined by measuring relative feed value, acid detergent fiber, neutral detergent fiber, and crude protein using near infrared reflectance spectroscopy. Alfalfa trafficked by the tractor had increased quality throughout the 4 years of production.
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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 | 0,001 | 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 ».