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Enregistrement W4414831391 · doi:10.1093/jas/skaf300.148

84 Intercropping corn with annual forages for potential fall/winter grazing of beef cattle across the Canadian prairies

2025· article· en· W4414831391 sur OpenAlexaffabout
Talyia Tober, Yvonne Lawley, Kim Ominski, E. J. McGeough

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntercroppingForageMonocultureGrazingBeef cattleLolium multiflorumRandomized block design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this study was to determine the optimal annual forage species to intercrop with corn for potential fall/winter grazing of beef cattle across the Canadian prairies. Corn is a high energy and yielding crop for grazing beef cattle, however, low CP concentration limits it’s potential value for growing cattle with high nutrient demands. This experiment was a randomized complete block design with 5 treatments and 4 replicates per treatment. Treatments included corn on 152 cm row spacing (44,460 plants/ha) with 1 of 4 annual forage species individually planted between corn rows. The forages were: Italian ryegrass (Lolium multiflorum L.), hairy vetch (Vicia villosa R.), crimson clover (Trifolium incarnatum L.), and forage radish (Raphanus sativuts L.). A Control treatment of monoculture corn planted on 76 cm spacing (88,920 plants/ha) was included. Corn was seeded in mid-late May, with the intercropped forages planted when corn reached the V4 stage of growth. The experiment was conducted at 8 sites across Alberta (Lethbridge, Manning, Olds), Saskatchewan (Redvers), and Manitoba (Carman, Glenlea, Melita, Roblin) in 2022 and 2023. Biomass samples of corn and intercrop were obtained in late September and early November for determination of DM yield and chemical composition (CP, nitrates and TDN) and to examine difference in the treatments over the late fall/early winter period. Data were analysed using the Proc Mixed procedure in SAS 9.4 with treatment, location, year and sampling period included as fixed effects, and replicate as a random effect. The biomass yield of the Control and the combined corn plus intercropped forage treatments ranged from 4,431 – 24,873 kg DM/ha, with the Control higher due to doubled seeding rate. Overall, the combined yield for corn plus intercropped forages was 75% of the Control yield. The CP concentration for intercropped forages ranged from 8.42 - 35.88 % DM. On average, crimson clover was the lowest and forage radish the highest. Combined CP yield across all 5 treatments ranged from 410 – 1,500 kg DM/ha, with corn and intercropped forages producing equivalent compared to Control, overall. Intercropped forage nitrate ranged from 0.03 - 10.08 % DM, with hairy vetch having the lowest mean concentration (0.17 % DM). All intercropped forages had lower nitrate concentrations in early November compared to late September. The TDN for the intercropped forages ranged from 37.75 % DM (crimson clover) to 82.86 % DM (forage radish). Overall, radish had the highest CP and TDN. In summary, intercropping corn with forages showed potential to increase the CP concentration on 152 cm corn row spacing when compared to the Control. However, radish also had the highest nitrates which should be considered to avoid potential toxicity issues when grazing.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,260 · 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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