Development of mathematical models to predict volume and nutrient composition of fresh manure from lactating Holstein cows
Notice bibliographique
Résumé
Organic compounds in dairy manure undergo a series of reactions producing pollutants such as ammonia and methane. Because various organic compounds have different reaction rates, the emissions could be accurately determined if amounts and concentrations of individual nutrients in manure are known. A set of empirical models were developed for predicting faecal and urinary water, carbon (C), nitrogen (N), acid detergent fibre and neutral detergent fibre output (kg/day) from lactating Holstein cows. Dietary nutrient contents, milk yield and composition, bodyweight, age and days in milk were used with or without dry matter intake (DMI) as potential predictor variables. Multi-collinearity, goodness of fit, model complexity, and random study and animal effects were taken into account during model development, which used 742 measured faecal or urinary nutrient output observations (kg/day). The models were evaluated with an independent dataset (n = 364). When DMI was used as a predictor variable, the models predicted faecal and urinary nutrient outputs successfully with root mean square prediction error as a percentage of average observed values (RMSPE%) ranging from 9.1% to 20.7%. All the predictions except urine output had RMSPE% ranging from 18.3% to 24.6% when DMI was not used. The nutrient output predictions were in reasonable agreement with observed values throughout the data range (systematic bias <14% of total bias). Fresh manure C : N ratio predictions were acceptable (RMSPE% = 14.3–15.2%) although the systematic bias were notable (17.1–20.7% of total bias). The models could be integrated successfully with process-based manure or soil models to assess nutrient transformation in dairy production systems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».