Development of a National Alfalfa Quality Assessment Procedure in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Only a small fraction of the U.S. hay crop is evaluated for nutritive properties. Various states have developed alfalfa hay quality prediction systems based on chemical analysis. Confusion among users has resulted from nonuniformity among systems. Additional factors causing concern include: increased awareness among producers of higher income from the sale of high quality hay; increased demand among dairymen for a prediction system compatible with ration formulation; recognition of the inadequacy and nonuse of U.S. federal hay grades; increased movement of alfalfa hay across state borders; and lack of agreement on duplicate samples sent to different laboratories. After formation of the National Alfalfa Hay Quality Committee (NAHQC), discussion during the next one and a half years produced agreement on a procedure for determining nutritive value of alfalfa hay which inculded a sampling procedure; supplementary visual standards; laboratory procedures for acid detergent fiber (ADF), crude protein (CP), and dry matter (DM); use of near-infrared-reflectance spectroscopy (NIRS); compilation of digestion studies to predict digestible dry matter (DDM) from ADF, and the conversion of DDM to digestible energy (DE) for ration balancing; and the establishment of a laboratory certification program. The procedure has been recommended for implementation and evaluation on a nationwide basis. Canada is also evaluating the system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».