Prediction of methane production in beef cattle within a mechanistic digestion model
Notice bibliographique
Résumé
Methane is produced by ruminants as the result of microbial digestion, it represents an energy loss to the animal, and it is also a potent greenhouse gas. Mechanistic modelling can lend insight into dietary strategies aimed at reducing methane emissions from cattle, but require proper representation of aspects of underlying rumen fermentation and digestion. Proper prediction of the production of volatile fatty acids (VFA) is central to accurate methane prediction. This study evaluated the newly updated and expanded model of VFA dynamics developed by Bannink et al. (2008), in comparison to a previous model version (Bannink et al., 2006), within a rumen model (Dijkstra et al., 1992; modified by Mills et al., 2001) for its methane prediction ability in beef cattle fed high-grain diets. In an evaluation of the rumen model performed by Kebreab et al. (2008) using the Bannink et al. (2006) VFA stoichiometry, the model performed well on dairy cow data, but poorly on beef cattle data in predicting methane emission. Several modifications were therefore made to the model to adapt it for typical high-grain beef cattle diets and then evaluated for its accuracy to predict methane emissions from feedlot cattle. Passage rate of protozoa was increased proportionally with the grain percent of the diet, and the protozoal proportion of the amylolytic microbial pool was reduced accordingly. This allowed a small cellulolytic microbial pool to remain in the rumen, where it previously went extinct. Also, stoichiometry of rumen VFA production was adjusted for the use of monensin in the observed data. Preliminary results showed that while the representation of some central aspects of rumen fermentation probably improved, the model over-predicted methane production with a root mean square prediction error value of 2.86 MJ/d, with 56% of that error coming from bias and 44% from random sources. Concordance correlation coefficient value was 0.194. Results indicate that other areas of the model require improvement for predicting methane production accurately in high grain feedlot diets, such as hind gut fibre digestibility.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».