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Enregistrement W4402540776 · doi:10.1093/jas/skae234.200

485 Impact of annual and perennial forage systems on forage biomass and quality, steer performance, and enteric methane emissions

2024· article· en· W4402540776 sur OpenAlexaffabout
Jourdyn Sammons, Daalkhaijav Damiran, Crystal Rinas, Bobbi L. Helgason, Breeanna Kelln, H.A. Lardner

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForagePerennial plantBiomass (ecology)Methane emissionsMethaneAgronomyEnvironmental scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Beef producers require forage options that provide adequate yield and high nutritive value, optimizing the production and sustainability of grazing operations. Few multiple year studies within Canada compare novel perennial and annual grass legume blends under grazing. This study evaluated the effects of perennial and annual forage systems on forage biomass and quality, grazing animal performance, and enteric emissions. Forage treatments included 1) AC Success hybrid bromegrass (Bromus riparius Rehm. × Bromus inermis Leyss.) + PS3006 alfalfa (Medicago sativa L.; HBG-ALF), 2) AC Armada meadow bromegrass (Bromus riparius Rehm.) + AAC Mountainview sainfoin (Onobrychis viciifolia Scop.; MBG-SF), 3) AC Hazlet fall rye (Secale cereale L.) + Frosty berseem clover (Trifolium alexandrinum L.; FR-CLOV), and 4) Winfred forage brassica (Brassica oleracea L.× Brassica rapa L.) + Gorilla forage brassica (Brassica napus L.) + 4010 pea (Pisum sativum L.) + CDC Austenson barley (Hordeum vulgare L.; BR-PE-BRAS). Yearling beef steers [n = 120, body weight (BW) = 397 ± 10 kg] were randomly allocated to 1 of 4 replicated (n = 3) forage systems for an average of 65 d grazing period amongst the 12 paddocks. Dry matter yield (DMY) was similar (P = 0.33) between BR-PE-BRAS (2,170 kg/ha) and HBG-ALF (1938 kg/ha), which were greater (P < 0.0001) than both MBG-SF (1030 kg/ha) and FR-CLOV (700 kg/ha) systems. Total digestible nutrient content (TDN) of FR-CLOV (63.6%) and BR-PEA-BRASS (62.0%) was greater (P < 0.0001) than both MBG-SF (51.7%) and HBG-ALF (49.3%) forages. Crude protein (CP) was greatest in FR-CLOV (15.2% P = 0.0012) intermediate in BR-PEA-BRASS (10.0%) and HBG-ALF (8.5%), and least in MBG-SF (6.6%). Steer performance was greatest when grazing HBG-ALF (87 kg/ha) paddocks, which was similar (P = 0.31) to FR-CLOV (62 kg/ha) and similar (P = 0.10) MBG-SF (51 kg/ha), but greater (P = 0.01) than BAR-PEA-BRASS (26 kg/ha). Enteric methane concentration from steers was the least when grazing BR-PE-BRAS (19.7g/kg DMI), followed by FR-CLOV (22.4g/kg DMI), MBG-SF (23.4g/kg DMI) and finally HBG-ALF (28.1g/kg DMI). In summary, BR-PE-BRAS and HBG-ALF forage systems provided the greatest DMY, while steer average daily gain (ADG) grazing HBG-ALF forage outperformed steers on BR-PE-BRAS paddocks. Forage energy and protein was greater in annual forage systems FR-CLOV and BR-PE-BRAS, compared with perennial forage systems. Enteric methane levels were the lowest in the steers grazing BR-PE-BRAS forage.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,270 · 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'admission2
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