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Enregistrement W2005816151 · doi:10.3168/jds.2011-4605

On-farm methane measurements during milking correlate with total methane production by individual dairy cows

2012· article· en· W2005816151 sur OpenAlexfundno aff
P. C. Garnsworthy, J. Craigon, Juan Hernandez-Medrano, Neil Saunders

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of NottinghamTRIUMF
Mots-clésMilkingMethaneAnimal scienceMethane emissionsEnvironmental scienceDairy cattleGreenhouse gasChemistryAgronomyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate whether measurement of methane emissions by individual dairy cows during milking could provide a useful technique for monitoring on-farm methane emissions. To quantify methane emissions from individual cows on farm, we developed a novel technique based on sampling air released by eructation during milking. Eructation frequency and methane released per eructation were used to estimate methane emission rate. For 82 cows, methane emission rate during milking increased with daily milk yield (r = 0.71), but varied between individuals with the same milk yield and fed the same diet. For 12 cows, methane emission rate recorded during milking on farm showed a linear relationship (R² = 0.79) with daily methane output by the same cows when housed subsequently in respiration chambers. For 42 cows, the methane emission rate during milking was greater on a feeding regimen designed to produce high methane emissions, and the increase compared with a control regimen was similar to that observed for cows in respiration chambers. It was concluded that, with further validation, on-farm monitoring of methane emission rate during milking could provide a low-cost reliable method to estimate daily methane output by individual dairy cows, which could be used to study variation in methane, to identify cows with low emissions, and to test outcomes of mitigation strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations189
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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