A review of sod-seeding for pasture improvement in Saskatchewan, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian province of Saskatchewan is located on the Great Plains of North America and is an important beef (Bos taurus) production region.Pasture rejuvenation through sod-seeding has been little adopted by beef producers in the province despite forty years of research.We reviewed the research results to determine the successes and gaps in knowledge to guide current and future research and extension activities and crop insurance programs.Alfalfa (Medicago sativa L.) sod-seeding results have been more consistent than other legumes and is currently the standard legume, though both Cicer milkvetch (Astragalus cicer L.) and alfalfa established well in sub-humid (wetter) locations.As non-bloat legume species and other such varieties are released by plant breeding programs, more research on alternative legumes, such as sainfoin, (Onobrychis viciifolia Scop.), should be conducted.P fertilizer with sod-seeding species improved seedling establishment.Vegetation control of existing pasture species was found to improve sod-seeding success in semi-arid locations, while it was not required in sub-humid locations.The cost of broad-spectrum herbicide to reduce existing pasture species competition has decreased dramatically since much of the research was done.Therefore, the economics of herbicide suppression for successful sod-seeding should be re-examined at current pricing and across a range of soil zones represented in the province.Modern zero-till seed drills can be used for sod-seeding in semi-arid soil zones, while broadcast seeding can be used in subhumid soil zones.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».