Sward responses of rhizoma peanut–bahiagrass mixtures and bahiagrass monocultures in contrasting on‐farm environments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Incorporating forage legumes into grass swards has the potential to enhance the sustainability of pasture systems and reduce reliance on nitrogen fertilizers. The aim of this study was to assess the on‐farm performance of bahiagrass (BG; Paspalum notatum Flüggé)–rhizoma peanut (RP; Arachis glabrata Benth.) mixtures compared to BG monocultures in three diverse environments across Florida. Three forage treatments were employed at all locations: BG in monoculture (Bh), BG + Ecoturf RP (Eco), and BG + Florigraze RP (Flo). Significantly greater herbage accumulation rates were observed for BG + Ecoturf RP (37 kg DM ha −1 day −1 , where DM is the dry matter) and BG with Florigraze RP (35 kg DM ha −1 day −1 ) in comparison with BG in monoculture (30 kg DM ha −1 day −1 ). Crude protein and in vitro digestible organic matter concentrations were greater for RP binary mixtures compared with monoculture BG across all locations. In North and South Florida, BG + Ecoturf RP exhibited greater RP belowground biomass than BG + Florigraze RP. Additionally, biological N 2 fixation increased linearly as the proportion of RP increased. Integration of RP germplasm Ecoturf and the Florigraze cultivar into BG pastures in North, Central, and South Florida led to increased rates of herbage accumulation and improved herbage nutritive value compared to BG monoculture. Overall, North and South Florida exhibited more favorable responses to the inclusion of RP compared to Central Florida.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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