Effects of grain supplementation on methane production of grazing steers using the sulphur (SF<sub>6</sub>) tracer gas technique
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the study was to examine the effect of supplemental grain on methane (CH 4 ) production of grazing steers. Eight beef steers (344.6 ± 6.4 kg) were assigned to legume-grass pasture (C; n = 4) or legume-grass pasture plusa rolled barley supplement (S; n = 4). In a completely randomized design with repeated measures, CH 4 output was measured for two 24-h periods, using the SF 6 tracer gas technique as steers entered (IN) and exited (OUT) paddocks. Two, 4 and 4 kg of rolled-barley grain was fed daily to S steersduring the EARLY, MID and LATE periods of the grazing season, respectively. Supplementation reduced forage dry matter intake (DMI) by 11% (P = 0.03) and increased total organic matter intake (TOMI) by 14% (P = 0.001). Daily CH 4 production was similar for C and S steers (P > 0.05). Methane production, increased (P < 0.05) from 256 L d -1 in the EARLY period to 364 L d -1 at the MID and 342 L d -1 at the LATE period. Energy lost as CH 4 , % total gross energy intake (TGEI) ranged from 4.7 to 8.4% (mean 6.5 ± 0.3%) during the grazing season, and there was no difference between S (6.4 ± 0.6%) and C (6.7 ± 0.6%) steers (P = 0.71). Methane production declined with grazing on high-quality forages; steers on EARLY pastures had 44% and 29% lower (P < 0.05) energy loss as CH 4 than animals on MID and LATE pastures, respectively. There was also a 54% lower CH 4 loss when animals entered new paddocks relative to those exiting the paddocks (P < 0.05). It can be concluded that the effects of supplementation on CH 4 production were marginal in grazing steers. The study suggests that pasture quality plays a major role in the extent to which CH 4 production can be reduced with grain supplementation in grazing animals. Key words: Methane, grazing steers, grain supplementation, pasture quality
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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 | 0,001 |
| 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 ».