Performance of a Dispersion Model to Estimate Methane Loss from Cattle in Pens
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Accurate measurements of enteric methane (CH(4)) emissions from cattle (Bos taurus) are necessary to improve emission coefficients used in national emissions inventories, and to evaluate mitigation strategies. Our study was conducted to evaluate a novel approach that allowed near continuous CH(4) measurement from beef cattle confined in pens. The backward Lagrangian Stochastic (bLS) dispersion technique was used in conjunction with global position system (GPS) information from individual animals, to evaluate CH(4) emissions from pens of cattle. The dispersion technique was compared to estimates of CH(4) production using the SF(6) tracer technique. Sixty growing beef cattle were fed a diet containing 60% barley silage (dry matter basis) supplemented with either barley (Hordeum vulgare L.) grain or corn (Zea mays L.) distillers dried grains. The results show that daily CH(4) emissions were about 7% lower for the dispersion technique than for the tracer technique (185 vs. 199 g CH(4) animal(-1) d(-1)). The precision of the dispersion technique, relative to the SF(6) tracer technique, expressed by the Pearson coefficient was 0.76; the relative accuracy given by the concordance coefficient was 0.69. The bLS dispersion technique was able to detect differences (P < 0.05) due to diet and has the added advantage of measuring the pattern of CH(4) production during the 24-h period, with emissions ranging from 161 to 279 g CH(4) animal(-1) d(-1). Configuring the cattle as point sources resulted in more accurate CH(4) emissions than assuming a uniform area release from the pen surface. The results indicate that the bLS dispersion technique using cattle as point sources can be used to accurately measure enteric CH(4) from cattle and to evaluate the impact of dietary mitigation strategies.
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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 | 0,000 | 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 découle