Forage Quality and Yield in Grass-Legume Mixtures in Northern Europe and Canada
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".