Agronomic analysis of the forage yield, nutritional value, species compatibility, and winter survival rates of sainfoin (Onobrychis viciifolia Scop.) and grasses mixtures
Notice bibliographique
Résumé
Sainfoin (Onobrychis viciifolia Scop.) is a highly palatable perennial forage legume that is gaining renewed interest in western Canada since it does not cause frothy bloat in grazing ruminants. It is adapted to western Canadian growing conditions and yields similar to other forage legumes, but slightly less than alfalfa. Despite its nutritional and environmental benefits, sainfoin use in western Canada is limited due to agronomic restrictions compared to alfalfa, and high seed cost. This three-year research study evaluated two sainfoin cultivars, Melrose and AAC Mountainview, as monocultures and in mixtures with three grass species, crested wheatgrass (Agropyron cristatum L.) cv. AC Goliath, meadow bromegrass (Bromus riparius Rehm.) cv. Armada, and hybrid bromegrass (Bromus riparius x Bromus inermis) cv. AC Knowles, under different harvest regimes to assess reduced seeding rate of sainfoin and determine agronomic performance of sainfoin-grass mixtures in different soil zones. A common industry mixture, Beaver alfalfa (Medicago sativa L.)-Armada meadow bromegrass was included for comparison. The sainfoin-grass mixtures compared favorably to the common mixture, with acceptable winter survival, forage yields, species compatibility, and nutritive value for use in the western Canadian beef industry. Melrose in mixtures with crested wheatgrass cv. AC Goliath at a 30:70 seeding rate performed well in the Dark Brown soil zone. Melrose or AAC Mountainview in mixtures with crested wheatgrass cv. AC Goliath at a 30:70 seeding rate performed well in the Black soil zone. Melrose or AAC Mountainview in mixtures with crested wheatgrass cv. AC Goliath at the 50:50 seeding rate performed well in the Brown soil zone. Melrose and AAC Mountainview in mixtures with crested wheatgrass at the 70:30 seeding ratio often had the greatest nutritional quality. However, the nutritional value of all the sainfoin-grass mixtures was similar within each experimental site. To reduce seed cost, seeding rate of sainfoin monocultures could be reduced by at least 50% while maintaining forage yields. Melrose at 50% of the current recommended seeding rate performed well in the Dark Brown soil zone, Melrose or AAC Mountainview at 25% of the current recommended seeding performed well in the Black soil zone, and Melrose or AAC Mountainview at 50% of the current recommended seeding rate performed well in the Brown soil zone. Near infrared reflectance spectroscopy was used to successfully predict legume proportion and crude protein in sainfoin-grass mixtures with high accuracy. Calibration equations developed for neutral detergent fiber predictions had medium to high accuracy, but poor accuracy for acid detergent fiber predictions.
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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) | 0,000 | 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 ».