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Enregistrement W7008397229

Characterization of first cut alfalfa grass silage management practice on Canadian dairy farms and their impact on silage quality

2023· dissertation· en· W7008397229 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaDairy Farmers of Canada
Mots-clésSilageWiltingForageRangelandSiloBunkerDairy cattle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to compare silage management practices on Canadian dairy farms and evaluate their impact on the quality of first cut alfalfa grass silages. In manuscript 1, n=288 responses were collected in the British Columbia (n=21), Prairie (n=32), Central (n=218), and Atlantic (n=17) regions from an online survey distributed in 2020. Forage type (p<0.0001), silo type (p<0.0001), and wilting method (p<0.0001) were the most significantly different among regions. Alfalfa-grass was the most common forage type reported in the Central (93.0%), Atlantic (88.2%), and Prairie (68.8%) regions whereas grass was more common in British Columbia (66.7%). Use of all silo types were reported in the Prairies, Central, and Atlantic regions while only bunkers (52.4%) and baleage (28.6%) were reported in British Columbia. The Central region had the highest response rate for towers (37.2%). Majority of respondents in the Central (78.9%), Prairie (75.9%), Atlantic (71.0%), and British Columbia (55.0%) regions reported wilting forages in windrows. However British Columbia had a sufficient response rate for the use of a tedder (45.0%), which corresponds with the regions high response rate for grass. In manuscript 2, (n=186) first cut alfalfa, alfalfa-grass, and grass silage samples were collected from British Columbia (n=15), Prairies (n=55), Central (n=34), and Atlantic (n=82) regions. Relative Feed Value (RFV) and Relative Forage Quality (RFQ) were developed to have similar index scales where the minimum value of 125 is recommended for lactating dairy cows. When forages were evaluated with RFV only alfalfa (136.34) met the minimum recommendations. Evaluating forages with RFQ saw all forages meet the minimum recommendation with alfalfa averaging (163.92), alfalfa-grass (158.53), and grass (146.42). The average IVDMD values for alfalfa (66.68 %DM), alfalfa-grass (62.95 %DM), and grass (57.19 %DM) were in line with previous studies, however VolGAS48 averages could not be compared to other studies. This study concluded that (i) there is a large variation in silage quality across Canada, (ii) region and forage type influence quality among other silage management factors (iii) measured estimates such IVDMD and VolGAS48 need further research to standardize the protocol for industry use.

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)0,002
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,212 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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