Forage Quality and Yield in Grass-Legume Mixtures in Northern Europe and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Rannsóknir hafa sýnt að líffræðilegur fjölbreytileiki (t.d. tegundafjölbreytni) getur bætt þjónustu vistkerfa (t.d. aukið uppskeru). Lögð var út tilraun á fimm stöðum í N-Evrópu og einum í Kanada til að kanna hvort blöndur af smára og grasi skili meiri uppskeru en tegundir ræktaðar í hreinrækt. Einnig var athugað hvort blöndurnar dragi úr ágangi illgresis og fóðurgæði blandnanna var borin saman við fóðurgæði í hreinræktunum. Fjórum tegundum, vallarfoxgrasi, vallarsveifgrasi, rauðsmára og hvítsmára var sáð í reiti. Tilraunin fylgdi svokölluðu „simplex“ skipulagi þar sem tegundirnar voru ræktaðar í hreinrækt og í 11 mismunandi blöndum þar sem sáðhlutfalli þeirra var breytt með kerfisbundnum hætti. Reitirnir voru slegnir tvisvar til þrisvar á ári í þrjú ár og uppskera, tegundasamsetning og fóðurgæði mæld. Niðurstöðurnar sýndu jákvæð blönduáhrif sem leiddi til þess að blöndurnar voru uppskerumeiri en búast mátti við frá tegundunum ræktuðum í hreinrækt. Blönduáhrifin voru það sterk að blöndurnar gáfu meiru uppskeru en uppskerumesta tegundin ræktuð í hreinrækt og drógu blöndunar úr ágangi illgresis. Blöndurnar höfðu betri fóðurgæði en grastegundirnar ræktaðar í hreinrækt, innihald hrápróteins var mun meira í blöndunum. Ávinningur af því að rækta blöndur hélst öll þrjú árin og var sambærilegur við mismunandi umhverfisaðstæður.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».