221 Multivariate statistics as a quick tool to screen perennial forages for forage value
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Perennial forages seeded as straight grasses and legumes or in mixtures make a valuable contribution as feed for the beef cattle industry in Alberta. With new varieties constantly being released, there is need to quickly screen these for their forage value. Principal component analysis (PCA) is a multivariate analysis which can simplify a large dataset by identifying and representing patterns in fewer dimensions or factors. In total, 23 and 20 perennial straight grass and legume varieties respectively, and 15 commercial mixes were seeded as a complete randomized block design on small plots with 4 replicates on May 31, 2021 at Debolt, Alberta. Plots were harvested on July 12 and September 15, 2022 as first and second cut, respectively. The harvested biomass was weighed, and a sub-sample was air-dried to determine forage dry matter (DM). Dried forage samples were submitted for various forage quality analyses. A PCA was conducted on the correlation matrix of the data set of forage DM yield and quality. The Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure and Bartlett’s test of sphericity verified the sampling adequacy (KMO = 0.71 and P > 0.001 respectively) for the analysis. The first three principal components (PC) had eigenvalues over Kaiser’s criterion of 1 and in combination explained 81 % of the variance (Table 1). Most of the legumes were greater in crude protein, yielded greater in forage DM, macro minerals (Ca, Mg and P) and micro minerals (Zn, Fe and Cu) compared with grasses and mixtures (Figure 1). Among the legumes, the following alfalfa varieties exhibited high forage value (i.e. combined both forage yield and quality): Peace Alfalfa, PV Ultima Alfalfa, Alfalfa Dalton, Algonquin, AC Yellow Head, Trueman Alfalfa. Noteworthy are the 3 non-alfalfa species (birdsfoot trefoil, sainfoin and cicer milkvetch) which loaded on the opposite quadrant to most of the alfalfa varieties. The grass varieties were more dispersed on the multivariate space of the first two PC thus exhibiting the inherent variability in forage value of the grass collection. A few grass species nonetheless distinguished themselves in terms of greater forage yield and quality and include AC Saltlander, Richard Timothy, Rocky Mountain Fescue and Hybrid Bromegrass. Most of the grasses were high in fiber and loaded primarily opposite to the positive forage value attributes. The mixtures loaded similarly to the grasses with a couple loading close to the legumes but most close to the grasses, revealing their high fiber content. The mixtures which loaded close to the legumes were legume-dominated mixtures such as Alfalfa/Sainfoin Mix, All LegumeMix, HayMix and LegumeMaster Mix which had between 90 to 100% legumes. PCA proved to be a useful tool in distinguishing treatments with high forage value as these corresponded with widely used varieties in Alberta. Tables and Figures 2.pdf
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,004 |
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 ».