Valeur nutritive, rendement, persistance et rentabilité de cultivars de luzerne (Medicago sativa L.) plus digestibles récoltés à différents stades de développement sous les conditions bioclimatiques du Québec
Notice bibliographique
Résumé
Des cultivars de luzerne (Medicago sativa L.) à digestibilité améliorée, conventionnellement sélectionnés ou génétiquement modifiés (GM), sont utilisés au Québec. L'objectif du projet était de comparer le rendement, la valeur nutritive, la survie à l'hiver et la rentabilité des cultivars de luzerne plus digestibles cultivés sous deux intervalles de coupe au Québec. Huit cultivars ont été évalués : deux GM; quatre sélectionnés conventionnellement, soit deux à faible teneur en lignine, un riche en pectine et un à dégradabilité enzymatique améliorée des tiges; et deux témoins. Chaque cultivar devait être récolté au stade début boutons ou au stade moins de 10 % en fleurs à trois sites. Les cultivars ont tous survécu aux conditions hivernales. En première année de production, les cultivars ont eu un rendement annuel comparable à celui des témoins, sauf le cultivar sélectionné pour une dégradabilité améliorée des tiges (-13 %). Les cultivars GM avaient une digestibilité in vitro de la fibre insoluble au détergent neutre (NDFd) de 4,7 unités de % supérieure et une teneur en fibres insolubles au détergent neutre (aNDF), de 1,0 unité de % inférieure à celles des témoins. Les cultivars sélectionnés conventionnellement avaient une NDFd similaire à celles des témoins. Les cultivars GM offraient une plus grande flexibilité de récolte. Avec une coupe de moins par an lorsque récoltés au stade début floraison, les cultivars GM avaient un rendement annuel de 1,0 Mg MS ha-1 supérieur, une NDFd similaire, une teneur en protéines brutes inférieure (-3,1 unités de %), et des teneurs en aNDF (+5,6 unités de %) et en lignine (+0,16 unité de %) supérieures à ceux des cultivars témoins récoltés au stade début boutons. L'utilisation de cultivars de luzerne GM peut permettre une meilleure flexibilité de récolte, accroître la digestibilité de la ration, et ainsi potentiellement améliorer l'efficacité alimentaire des vaches
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».