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Enregistrement W7065850585

Évolution de la valeur nutritive, au cours de la saison de croissance, du fourrage cultivé en région nordique

2018· other· fr· W7065850585 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFodderZea maysPlant productionAnimal production
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, les plantes fourragères occupent plus de la moitié de la superficie en grande culture (CQPF, 2012).Ce sont 63% des exploitations agricoles du Québec qui cultivent des plantes fourragères et ces fourrages sont utilisés principalement dans l’alimentation des vaches laitières. La fléole des prés et la luzerne sont les deux espèces les plus cultivées (Berg et al., 1996). Selon Charbonneau et al. (2013), avec l’augmentation des températures moyennes annuelles de 2,8 °C au cours des 50 prochaines années, il sera possible de cultiver certaines plantes plus exigeantes en unités thermiques comme le maïs ou le soya dans des régions agricoles du Québec où cela est actuellement difficile, voire impossible. Les régions plus nordiques pourraient donc devenir les principales sources de plantes fourragères au Québec. Selon quelques études menées en atmosphère contrôlée, il semblerait que certains aspects du climat, comme la température, aient une influence sur la valeur nutritive des plantes fourragères, au-delà de leurs effets sur la vitesse de croissance (Thorvaldsson, 1988; Thorvaldsson, 1992).Nous avons donc mesuré l’évolution de la valeur nutritive de la fléole des prés et de la luzerne dont la croissance a eu lieu dans trois régions du Québec aux conditions climatiques contrastées: Sainte-Anne-de-Bellevue, 2098 degrés-jours; Saint-Augustin-de-Desmaures, 1712 degrés-jours; et Normandin, 1359 degrés-jours. La matière sèche, le rendement et le stade de développement ont été mesurés une fois par semaine, durant 4 à 7semaines, lors de la croissance printanière de 2015 et 2016. Les attributs de valeur nutritive ont été analysés chimiquement sur tous les échantillons de calibration et de validation et ils ont été par la suite prédits par spectroscopie dans le visible et proche infra-rouge (VNIRS) pour tous les échantillons prélevés. Les digestibilités de la matière sèche et de la fibre étaient plus élevées pour les deux espèces dont la croissance a eu lieu dans la région nordique (Normandin). Cependant, le rendement était plus faible à Normandin qu’à Saint-Augustin-de-Desmaures et Sainte-Anne-de-Bellevue. Pour un même rendement (soit celui obtenu à Normandin au stade recommandé de récolte), les digestibilités de la matière sèche et de la fibre NDF étaient plus faibles dans les échantillons de fourrages prélevés à Normandin par rapport à ceux prélevés aux sites plus au sud, et ce, pour les deux espèces. La différence de valeur nutritive de la fléole des prés et de la luzerne dont la croissance a eu lieu en climat nordique est explicable par la corrélation qui existe entre l’augmentation du rendement et la baisse de la valeur nutritive. Pour un même rendement, la valeur nutritive des fourrages produits en région nordique était inférieure à celle des fourrages produits dans les régions plus au sud.

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)0,001
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 enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
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