Annual forages for grass-fed livestock production and the management practices used on Canadian grass-fed farms
Notice bibliographique
Résumé
Grass-fed production relies on perennial pastures to ensure high-quality forages are available for livestock. With strategic management, these pastures can in turn provide ecosystem benefits such as erosion protection, water management and wildlife habitat in addition to yielding meat and dairy products for consumers. Grass-fed production in Canada, however, often faces pasture shortages during the mid-summer when warm temperatures result in reduced pasture yields. The objective of this thesis was to better understand grass-fed production within Canada and to study the use of annual forages as a mid-summer feed option in grass-fed production. This was achieved through a research trial and the completion of farm case studies. The trial explored the use of annual forages as a mid-summer feed option in grass-fed production. Below average rainfall resulted in moisture deficit conditions in all site-years. The species tested under organic, grass-fed management were annual ryegrass, winter triticale, oat, millet, corn, and sorghum-sudangrass. Averaged across 3 site-years, sorghum-sudangrass and corn had the greatest total dry matter yield at 7138 and 5466 kg ha-1, respectively. Relative to the other crops in the study, winter triticale had simultaneously among the highest total digestible nutrients and crude protein concentrations and lowest acid detergent fibre concentrations. When the forage quality of the weeds was considered, by examining the total biomass rather than only the crop biomass, millet had simultaneously among the highest total digestible nutrients and crude protein concentrations and lowest acid detergent fibre concentrations. The farm case studies documented the management systems used on two Canadian grass-fed beef farms and two Canadian grass-fed dairy farms with a specific focus on the land base and how the land base was used to feed the cattle over the course of a year. Pasture management was a primary focus at all farms and innovative solutions to common challenges found at the farms included farm partnerships, crop-livestock integration, and grazing dairy cows with calves. The case studies confirmed that Canadian farms are producing both beef and dairy using a completely forage-based diet for livestock.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 ».