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Enregistrement W4414831365 · doi:10.1093/jas/skaf300.153

194 Variation in native forage chemical composition, in vitro fermentation, and methane emissions across phenological stages.

2025· article· en· W4414831365 sur OpenAlexaffabout
Shelby Ramirez, Arturo Macias Franco, Ághata Elins Moreira da Silva, Vanesa Ramirez Sepulveda, Gabriel O Ribeiro, Edward W. Bork, Gleise da Silva

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeutral Detergent FiberDry matterPhenologyForageNutrientGrowing degree-dayFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examined the effects of phenological development on forage chemical composition and in vitro ruminal fermentation of native grasses in the Mixed Prairie of Western Canada. Six grass species, including three cool-season (Pascopyrum smithii [Rydb.] A. Love, Hesperostipa comata [Trin. & Rupr.] Backworth, Koeleria macrantha [Ledeb.]) and three warm-season (Bouteloua gracilis [Kunth] Lag. Ex Griffiths, Calamovilfa longifolia [Hook.] Scribn, and Distichlis spicata [L.] E. Greene), were harvested in each of June, July, and August of 2022 and 2023. All data analyses were performed in R (R Core Team, 2024). Data were analyzed with linear mixed models, and simple linear regression models were fitted on nutrient chemical composition to predict 48-h in vitro cumulative methane production – mL g-1 dry matter disappearance (DMD). A significant grass species × harvest time interaction was observed for dry matter (DM), crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), and total digestible nutrients (TDN; P < 0.05). Crude protein decreased with advancing phenology for all species except B. gracillis, which was highest in CP in July. A linear increase in ADF (P < 0.001) over time for all species except for K. macrantha which showed a linear decrease through time, B. gracilis which decreased from June to July but increased from July to August, and for C. longifola, which had a quadratic trend that peaked in July. In July and August, NDF was higher compared to June for all species, except B. gracilis which had a higher NDF value in June that decreased through July and August. Concentrations of TDN remained constant across the months for most species, except the early-growing grass H. comata, which decreased through time and for C. longifola which followed a quadratic trend that reached its lowest point in July. K. macrantha yielded a higher in vitro total volatile fatty acid (VFA), acetate:propionate ratio, and greater individual VFA concentrations (P < 0.05) than all other grass species. P. smithii had the greatest DMD while D. stricta had the lowest (P < 0.001). D. stricta produced the greatest in vitro 48-h methane – mL g-1 DMD (P < 0.001) without significant differences across all other species. Forage CP was a significant predictor for 48-h in vitro cumulative methane production across all species except for D. stricta (P < 0.05). All linear relationships between the forage chemical compositions and 48 h cumulative methane production were positive with exception of ADF, DM, and NDF. These data highlight the need to optimize for grazing timing that accounts for temporal and chemical variation and supports the common delayed grazing in these rangelands. The predictive methane models offer necessary information to quantify carbon cycles and enteric emissions of animals grazing these rangelands.

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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,239

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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,288 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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