Modelling of manure production by pigs and NH3, N2O and CH4 emissions. Part I: animal excretion and enteric CH4, effect of feeding and performance
Notice bibliographique
Résumé
A mathematical model was developed from literature data to predict the volume and composition of pig's excreta (dry and organic matter, C, N, P, K, Cu and Zn contents), and the emission of greenhouse gases (CH4 and CO2) though respiration and from the intestinal tract, for each physiological stage (post-weaning and fattening pigs and lactating and gestating sows). The main sources of variation considered in the model are related to animal performances (feed efficiency, prolificacy, body weight gain, etc.), to water and nutrient intakes and to housing conditions (ambient temperature). Model predictions were validated by using 19 experimental studies, most of them performed in conditions close to those of commercial farms. Validation results showed that the model is precise and robust when predicting slurry volume (R2 = 0.96), slurry N (R2 = 0.91), P (R2 = 0.95) and to a lesser extent dry matter (R2 = 0.75) contents. Faeces and urine composition (minerals and macronutrients) can also be precisely assessed, provided the composition and the digestibility of the feed are well known. Sensitivity analysis showed strong differences in CH4 emission and excretion amounts and composition according to physiological status, animal performance, temperature and diet composition. The model is an efficient tool to calculate nutrient balances at the animal level in commercial conditions, and to simulate the effect of production alternatives, such as feeding strategy or animal performance, on excreta production and composition. This is illustrated by simulations of three feeding strategies, which demonstrates important opportunities to limit environmental risks through diet manipulations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».