Yield and Quality of Cereal and Cereal-Pea Companion Crops and Their Effect on Alfalfa Establishment
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out to determine the effect of management practices (harvest maturity, cereal species, mixtures with field peas (Pisum sativum)) on the yield and quality of cereal companion crops harvested for forage and the impact of those practices on subsequent alfalfa (Medicago sativa) yields. Replicated factorial experiments were conducted at three locations in northern Ontario from 1993 to 1995. Companion crop forage yields were increased and quality decreased by harvesting as the heads emerged as compared to the late boot stage. Triticale (X Triticosecale) was lower yielding than either oats (Avena sativa) or barley (Hordeum vulgare). Triticale quality was higher primarily due to a higher content of underseeded alfalfa in the harvested forage. Adding peas to cereal companion crops increased crude protein by 2 to 5 percentage units and decreased NDF by 3 to 7 percentage units. Companion crop management usually had no effect on followingyear alfalfa yields, except when cereal regrowth was unusually vigorous. Recommendations for companion crop management specific to the intended end-use can now be formulated.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».