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Enregistrement W4414831378 · doi:10.1093/jas/skaf300.178

120 Yield and nutritive value of cool- and warm-season forage forb species grown under greenhouse conditions.

2025· article· en· W4414831378 sur OpenAlexaff
Cynthia Siziba, Micayla H West, Ághata Elins Moreira da Silva, Kimberly Mullenix, Sandra L Dillard, James P. Muir, William B Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForbForageBiomass (ecology)GreenhouseYield (engineering)Randomized block designLivestock

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Forage systems in the southeastern United States face challenges due to seasonal fluctuations in forage availability, particularly during transitions from summer to winter and winter to summer. These gaps can negatively impact livestock nutrition and productivity. Forbs offer a potential solution due to their adaptability, nitrogen-fixing capabilities, and high nutritive value. However, their adoption remains limited due to inconsistencies in establishment, growth rates, resilience to environmental stress, and potential anti-nutritional effects associated with secondary plant metabolites (PSM). The role of forbs in livestock nutrition and sustainable agriculture is underexplored, necessitating further research to assess their agronomic potential and nutritional value under controlled conditions. This study aimed to evaluate the yield and nutritive value of commercially available and native forb species known to produce PSM. A randomized complete block design was implemented with three blocks for each season. Cool-season species were grown in 72 (3.8 L) pots, while warm-season species were planted in 36 (15.1 L) pots, each filled with a standardized soil mix. Drip irrigation was applied daily to maintain optimal moisture conditions. Biomass was harvested at 30 cm canopy height for cool-season species and at 25% flowering for warm-season species, with clippings taken 15 cm above the soil surface. Laboratory analyses were conducted to determine dry matter, crude protein (CP), detergent fiber fractions (NDF, ADF, and ADL), and secondary metabolite concentrations (e.g., tannins, flavonoids). There was variability among forb species in both yield and nutritive value in each season. Among warm-season forbs, sunn hemp exhibited the greatest yield (P < 0.05), followed by cowpea, panicled leaf tick trefoil, and lablab, whereas maximilian sunflower consistently failed to establish. Sunn hemp, cowpea, panicled leaf, sericea lespedeza, and lablab had the greatest fiber fractions (P < 0.05), with sericea lespedeza exhibiting the greatest lignin concentration. White sweet clover had the greatest NDF concentration in the cool season, while berseem clover, white sweet clover, and hairy vetch had the greatest ADF concentrations. Chicory and berseem clover exhibited the greatest lignin levels. Hairy vetch had the greatest CP concentration among cool-season species at 29%, while fenugreek had the greatest among warm-season species at 20%. In the cool season, ball clover produced the greatest yield (P < 0.05), followed by red clover, kale, and berseem clover, while white lupin and swede failed to establish. These findings suggest that certain forb species could contribute meaningfully to forage systems by enhancing nutritional value and biomass availability during critical seasonal transitions. The top-performing species identified in this study will serve as the foundation for subsequent field-based trials to evaluate their adaptability under varying environmental conditions and their effects on animal performance.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,222 · 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'admission1
Résumé présentoui

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