The Rising Plate Meter: Is it really effective in ON pastures?
Notice bibliographique
Résumé
Herbage mass estimation is a crucial tool for producers to increase pasture efficiency. Increasing pasture use efficiency through improved grazing management practices is critical for effective livestock production and results in both economic and environmental benefits. Herbage mass (HM) can be determined through the use of the rising plate meter (RPM), a tool that estimates biomass within pastures. The RPM has been used in New Zealand and Ireland, places with simple pastures (composed of 3 or less species), and the RPM is well calibrated for these areas. In Ontario, complex mixed-species perennial pastures (composed of 3 or more species) are common and to date, the RPM has not been calibrated under these conditions. This study will calibrate the RPM for mixed-species perennial pastures in Ontario. Specifically, this project addresses the question: is the RPM able to accurately estimate HM in mixed-species perennial pastures? For this study, RPM compressed sward measurements were collected every 7 to 14 days in four locations across Ontario. Corresponding dry matter estimates using quadrats were also obtained at each site. Preliminary linear regression analysis using data from the 2021 growing season shows a positive relationship between HM and compressed sward height measurements using the RPM. It is expected that the linear regressions will have strong R squared values and equations will be significantly different amongst sites and seasons. The results of this study will provide livestock producers with a simple method that will lead to increased pasture use efficiencies. Funding: OMAFRA through the Ontario Agri-food Innovation Alliance (Special Initiatives Program)
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».