PSXII-4 Intercropping perennial cereal grain crops in alternate or same row seeding method for improved forage yield and quality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Intercropping perennial cereal crops with legume species can offer multiple ecosystem functions and agronomic benefits. This study evaluated the forage dry matter yield (FDMY) and the nutritive value of two perennial cereal grain crop species [ACE 1-rye and Kenza, intermediate wheatgrass (IWG)] intercropped with three perennial legume species (alfalfa, white clover, and sainfoin) using alternate- and same-row seeding methods at five different sites in Alberta. The experimental sites were established in June 2022 using a factorial experimental model with eight treatment factors, including perennial monocultures or intercrop with a legume species. One year after establishment in 2023, the forage dry matter yield (FDMY) varied significantly (P < 0.05) across experimental sites, ranging from 228 kgּ ha-1ּ yr-1 for the IWG/sainfoin intercrop to 6,833 kgּ ha-1ּ yr-1 for the IWG and alfalfa intercrop treatment. Seeding methods (Same or Alternate row) and site location had a significant effect on the FDMY (P = 0.00126), indicating consistent performance in the two cropping systems across diverse environments and site locations. The study assessed eight treatments (cereal-legume combinations) for forage quality performance, of which seven treatments, including Rye-Clover, Rye-Sainfoin, Wheat-Alfalfa, Wheat-Clover, Wheat-Sainfoin, Wheat mono, and Rye mono, showed significant effects on forage quality factors of crude protein (CP), NDF, NDFD-48, and the Relative Feed Value (RFV). The nutritive value of forage varied across different treatments, with CP content ranging from 6.28% to 18.94% and acid detergent fiber (ADF) content ranging from 10.28% to 40.27%. This variation suggests that the protein and digestibility requirements for livestock consumption are met at different stages. Additionally, the study suggests that intercropping perennial cereal grain crops with legume species using either alternate or the same row seeding methods can lead to consistent forage productivity across different sites. The forages from these intercropping systems exhibit adequate concentrations of CP and total digestible nutrient (TDN), with an average TDN concentration across all sites of approximately 59.3%. This makes them suitable for fulfilling the dietary requirements of beef or dairy cows at various developmental stages. Further research is ongoing to investigate ecosystem functions such as biological nitrogen fixation and water-use efficiency to optimize management practices for sustainable forage production.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».