FORAGE YIELD AND QUALITY OF WARM SEASON ANNUAL CEREAL CROPS IN THE NORTHERN ALBERTA OF CANADA
Notice bibliographique
Résumé
In Alberta Canada, many livestock producers look at alternative ways to reduce their winter feed costs through a series of options to extend the summer grazing season into the fall and winter months. Cool season cereals, such as oat and barley play significant role in providing winter feed in the form of greenfeed hay, silage and swath grazing. The objective of the present study was to evaluate warm season cereals (9 com hybrids, 2 millet varieties and a forage sorghum hybrid, CFSH 30) in a temperate environment compared to temperate cool season cereals (2 oat varieties - controls) for forage dry matter (DM) yield and nutritive value. The corn hybrids mostly had higher forage DM yield than other crop types (millets, sorghum and oat). The forage DM yield significantly (P<0.05) varied from 3878 kg ha' for German millet to 11529 kg ha for 39M26 corn hybrid.Both millets and CFSH 30 had significantly higher crude protein (CP) than corn hybrids as well as the two cool season crop controls (oat). The forage CP was lowest (8.15% ) for 39F44 corn hybrid and highest (14.8%) for German millet. The forage Ca, P, K and Mg respectively varied from 0.21-0.40%, 0.11 -0.29%, 0.96-2.82% and 0.09-0.47%. The forage energy (total digestible nutrients, TDN) was mostly >60.0% for all crops tested. The findings from the present study are discussed as relating to selecting warm season crops for use in the beef cattle production systems in parts of the Peace Country region of Alberta, Canada, with focus on nutritive value in relation to the nutrient requirements of a mature beef cattle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».