Herbage accumulation and nutritive value of new bermudagrass accessions and cultivars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bermudagrass [Cynodon dactylon (L.) Pers.] is an important forage source for ruminants in tropical and subtropical regions of the world; nevertheless, little is known about the productive and nutritional characteristics of new accessions and cultivars originating from breeding programs. Five bermudagrass cultivars (Tifton 85, Jiggs, Florida 44, Callie, and Newell) and five accessions (276, 282, 323, 286, and Missouri) were tested during the 2018 and 2019 growing seasons. Genotype × harvest interactions were detected for herbage accumulation (HA), crude protein (CP), and nitrogen yield (p < 0.05). In June, all bermudagrass genotypes showed significant variation in HA, with accession 286 being more productive than Jiggs (4.42 vs. 3.24 Mg DM ha−1 harvest−1, respectively, where DM is dry matter). In October, however, accession 323 had greater CP than Callie, accession 286, Newell, and Tifton 85, with average CP values of 155, 128, 136, and 137 g kg−1 DM, respectively. Average in vitro digestible organic matter for accession 323 (450 g kg−1 DM) was similar to that of Tifton 85 and Newell but greater than that of Missouri (393 g kg−1 DM). Genotypes displayed unique responses to all traits across harvest dates. According to the principal component analysis, the accession Missouri exhibited low productive and nutritive value properties. The accession 286 showed greater CP concentration while still productive; thus, this accession will be further examined for future release to livestock or hay producers in subtropical regions worldwide.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».