MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4402533293 · doi:10.1093/jas/skae234.216

221 Multivariate statistics as a quick tool to screen perennial forages for forage value

2024· article· en· W4402533293 sur OpenAlexaboutno aff
Blasius N Azuhnwi, Akim Omokanye

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagePerennial plantMultivariate statisticsStatisticsValue (mathematics)AgronomyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal Science→Même sujetGenetic and phenotypic traits in livestock→Travaux en français237 207→