Agro-physiology of grasses and legumes destined for biorefining of protein – effects of defoliation and fertilization regimes
Notice bibliographique
Résumé
Perennial herbaceous plants after defoliation follow one or a combination of two ‘reserve dependent’ regrowth strategies, to either photosynthesise with remaining leaves or halt root growth and remobilize stored assimilate when defoliation is severe (Wang et al., 2021). Their productivity thus integrates photosynthesis, soil nitrogen (N) uptake and internal remobilization, but remain poorly understood for different species subjected to fertilizer and defoliation regimes and targeting biorefining of feed protein. Field experiment was conducted from 2019 to 2021 on sandy soil in Denmark with either fertilized grasses (perennial ryegrass, tall fescue), unfertilized legumes (alfalfa, red clover) or their fertilized mixture (grass-legume), each defoliated in high (2), medium (4) or low frequency (6 weeks) at either 7-9 or 12-14 cm height. Differences between treatment means (excluding the establishment year 2019) were evaluated by mixed-effects model fitted to annual biomass and N yield. Grass species, defoliation frequency and height were highly significant factors for both biomass and N yield, whereas N fertilization as influential factor was likely offset by the unfertilized legumes, prompting for data analysis method integrating multiple two-way interactions as more suitable. The largest biomass was obtained by tall fescue (11.8-14.2 Mg ha-1) and grass-legume mixture (12.5-13.3 Mg ha-1), both defoliated at medium to low frequency, regardless of N fertilization and defoliation height. For N yield, the systems with red clover (395-440 kg N ha-1) and grass-clover mixture (360-400 kg N ha-1) defoliated at high to medium frequency were significantly more productive than the others. Within the season, the results clearly showed the contribution of the spring and main-season defoliation event to the annual biomass (Zhang et al., 2021). We also estimated canopy radiation use efficiency and measured extractable protein to elucidate to which extend it reflects the N yield and thus support the integration of environmental and economic sustainability of perennial systems targeting biorefining of feed protein. This study also provides novel insights in perennial productivity modulated in dynamic terms by management.
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 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 ».