Systematic Nutrient (im) Balances in Dairy Farm Systems of the Northeast and Mid-Atlantic Regions of the United States
Notice bibliographique
Résumé
Many governmental programs that address non-point source pollution from animal feeding operations havefocussed on promoting land-based best management practices (BMPs). Our objectives were to illustrate and quantify nitrogen (N) and phosphorus (P) balances of Northeast and Mid-Atlantic dairy farms using (1) a hypothetical and representative Northeastern and Mid-Atlantic dairy farm, and (2) three case study dairy farms with animal densities of 1.6 to 2.4 milking cows ha-1. Analyses of N and P balances for the representative farm showed an annual surplus of 258 kg N and 31 kg P2O5 ha-1. For the three case study farms, 65-73% of the N and 41-62% of the P that entered the farm through feed, fertilizer, fixation, animal purchases and/or bedding were not exported in the form of milk, animals or crops, resulting in excesses of 114-248 kg N ha-1 and 37-42 kg P2O5 ha-1. These quantifications suggest that land-based BMPs to address non-point source pollution will fall short of expectations over the long-term because they do not recognize the strategic issues faced by many of today’s dairy farmers in the Northeast and Mid-Atlantic regions. We conclude that for the long-term sustainability of the dairy industry, a land-based BMP approach should be complimented with whole farm nutrient mass balance assessments and address nutrient source reduction and/or manure treatment and export. The latter requires a change in cropping systems and/or innovative systems to treat the manure to decrease transport costs and/or add economic value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».