Predictive equations of forage nutritive value for use under Québec's environmental conditions
Notice bibliographique
Résumé
L'objectif principal de ce projet était de déterminer si les équations de prédiction développées aux États-Unis peuvent être utilisées au Québec pour prédire au champ la valeur nutritive de mélanges luzerne-graminées. Ces équations utilisent des mesures simples qui peuvent être rapidement déterminées en champ par un producteur agricole ou un conseiller/agronome pour prédire des variables importantes telle la concentration en fibres insolubles au détergent neutre (NDF) et ainsi permettre la récolte des fourrages à un stade optimal. Dans un premier temps, le but était de déterminer si des équations développées dans l'état de New York pour la croissance printanière pouvaient être utilisées au Québec, et dans un deuxième temps, de développer des équations spécifiques pour le Québec afin de déterminer la valeur nutritive des fourrages pour les deux premiers cycles de croissance et pour un nombre plus élevé de variables de valeur nutritive. Les résultats démontrent que les équations développées pour la croissance printanière dans l'état de New York ont le potentiel d'être utilisées au Québec pour prédire certaines variables incluant les concentrations en NDF et en fibres insolubles au détergent acide (ADF). Cependant, les équations développées au Québec permettent non seulement de prédire la valeur nutritive lors du premier cycle de croissance mais aussi lors du deuxième. Si les résultats sont excellents pour certaines variables comme les concentrations en NDF et ADF, ce n'est pas le cas pour d'autres incluant la concentration en protéines brutes. Les équations développées au Québec ont finalement été validées en utilisant des échantillons prélevés sur des fermes commerciales dans 12 régions de la Province. Cette validation a démontré que certaines équations peuvent être utilisées à travers la Province pour prédire la concentration en NDF et la « Relative Feed Value » (RFV) si les proportions luzerne:graminées sont déterminées avec précision. Ce projet fournit un outil simple permettant aux producteurs agricoles québécois de déterminer le moment opportun pour récolter leur fourrage.
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 | 0,001 | 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 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 ».