Factors affecting nutrient losses in hay production
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The primary objective of haymaking is to dry forage adequately to inhibit the growth of undesirable microbes and halt residual plant enzymatic activity that causes nutrient losses. During the field and storage phases of haymaking, the environment, management practices, and other factors influence the extent of dry matter losses. This review discusses these factors and the strategies that have been developed to mitigate nutrient losses. A major emphasis was placed on hay microbiome dynamics, as it has been scarcely studied despite its importance on nutrient losses during storage and harvest, especially under humid conditions. The effects of cutting height, mower type, and swath manipulation on soil contamination were discussed. Also, the impact of environmental conditions and swath manipulation on wilting time was analysed for humid and arid conditions. Special attention was given to design improvements in harvesting equipment to reduce wilting time and field losses. Furthermore, we assessed the nutrient losses during storage caused by microbial and residual plant enzymatic activity resulting from excessive moisture at baling or re‐introduced moisture during storage. The spoilage extent during storage depends on bale moisture, size, density, shape, wrapping, forage type, and storage facilities. A Venn diagram analysis showed that each phase of haymaking process has a unique microbiome and that certain fungal and bacterial genera could be shared across more than one hay production phase. To take corrective actions, hay producers need to be aware of the increased susceptibility to nutrient losses associated with particular field and storage practices, environmental conditions, and forage types.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle