Early productivity and crude protein content of establishing forage swards composed of combinations of native grass and legume species in mixed-grassland ecoregions
Notice bibliographique
Résumé
Mischkolz, J. M., Schellenberg, M. P. and Lamb, E. G. 2013. Early productivity and crude protein content of establishing forage swards composed of combinations of native grass and legume species in mixed-grassland ecoregions. Can. J. Plant Sci. 93: 445-454. We evaluated the early establishment productivity of forage swards of native, perennial, cool and warm season grasses, and legumes as they have the potential to provide non-invasive, productive, and drought resistant rangelands. Seven species with agronomic potential and a broad native geographic distribution were selected for testing including: nodding brome [Bromus anomalus (Coult.)], blue bunch wheatgrass [Pseudoregneria spicata (Pursh)], western wheatgrass [Pascopyrum smithii (Rydb.)], side oats grama [Bouteloua curtipendula (Michx.)], little blue stem [Schizachyrium scoparium (Michx.)], purple prairie clover [Dalea purpurea (Vent.)], and white prairie clover [Dalea candida (Willd.)]. Forage swards, including all seven monocultures, 21 two-species mixtures and a mixture with all species, were planted in two sites, Saskatoon and Swift Current, Saskatchewan. Western wheatgrass (WWG) had the highest overall plant density and the strongest effect on the forage yield of the forage swards; however, productivity and crude protein content were not reduced when other species were also included in the forage sward. Dalea spp. did not establish as well as the other species, but had the highest crude protein concentrations. This work provides insight into forage sward development at the establishment stage; additional work is required to determine long-term species impacts for well established forage swards.
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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 ».