Methane Emissions from Grazing Cattle Using Point‐Source Dispersion
Notice bibliographique
Résumé
The ability to accurately measure greenhouse gas (GHG) emissions is essential to gauge our ability to reduce these emissions. Enteric methane from ruminants is an important but often difficult source to quantify since it depends on the amount and type of feed intake. Unfortunately, many of the available measurement techniques for estimating enteric methane emissions can impose a change in feed intake. Our study evaluates a nonintrusive technique that uses a novel approach (point-source dispersion with multiple open-path concentrations) to calculate enteric methane emissions from grazing cattle, reported as the major source of GHG in many countries, particularly Australia. A scanner with a mounted open-path laser was used to measure methane concentration across five paths above a paddock containing 18 grazing cattle over 16 d. These data were used along with wind statistics in a dispersion model (WindTrax) to estimate an average herd methane emission rate over 10-mm intervals. Enteric methane emissions from the herd grazing a combination of Rhodes grass (Chlotis gayana Kunth) and Leucaena [Leucaena leucocephala (Lam.)] averaged (+/- SD) 141 (+/- 147) g animal(-1) d(-1). In a release-recovery experiment, the technique accounted for 77% of the released methane at a single point. Our study shows the technique generates more reliable methane emissions during daytime (unstable stratification).
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».