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Enregistrement W2015527152 · doi:10.2527/jas.2013-6583

SPECIAL TOPICS — Mitigation of methane and nitrous oxide emissions from animal operations: I. A review of enteric methane mitigation options1

2013· review· en· W2015527152 sur OpenAlexaff
A.N. Hristov, J. Oh, J.L. Firkins, J. Dijkstra, E. Kebreab, G. C. Waghorn, H.P.S. Makkar, A.T. Adesogan, Wenzhu Yang, C. Lee, Pierre Gerber, B. Henderson, J.M. Tricárico

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2013
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForageRumenSilageGreenhouse gasRuminantDry matterAgronomyAnimal feedAnimal scienceEnvironmental scienceMethane emissionsMethaneBiologyPastureFood scienceFermentationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The goal of this review was to analyze published data related to mitigation of enteric methane (CH4) emissions from ruminant animals to document the most effective and sustainable strategies. Increasing forage digestibility and digestible forage intake was one of the major recommended CH4 mitigation practices. Although responses vary, CH4 emissions can be reduced when corn silage replaces grass silage in the diet. Feeding legume silages could also lower CH4 emissions compared to grass silage due to their lower fiber concentration. Dietary lipids can be effective in reducing CH4 emissions, but their applicability will depend on effects on feed intake, fiber digestibility, production, and milk composition. Inclusion of concentrate feeds in the diet of ruminants will likely decrease CH4 emission intensity (Ei; CH4 per unit animal product), particularly when inclusion is above 40% of dietary dry matter and rumen function is not impaired. Supplementation of diets containing medium to poor quality forages with small amounts of concentrate feed will typically decrease CH4 Ei. Nitrates show promise as CH4 mitigation agents, but more studies are needed to fully understand their impact on whole-farm greenhouse gas emissions, animal productivity, and animal health. Through their effect on feed efficiency and rumen stoichiometry, ionophores are likely to have a moderate CH4 mitigating effect in ruminants fed high-grain or mixed grain-forage diets. Tannins may also reduce CH4 emissions although in some situations intake and milk production may be compromised. Some direct-fed microbials, such as yeast-based products, might have a moderate CH4-mitigating effect through increasing animal productivity and feed efficiency, but the effect is likely to be inconsistent. Vaccines against rumen archaea may offer mitigation opportunities in the future although the extent of CH4 reduction is likely to be small and adaptation by ruminal microbes and persistence of the effect is unknown. Overall, improving forage quality and the overall efficiency of dietary nutrient use is an effective way of decreasing CH4 Ei. Several feed supplements have a potential to reduce CH4 emission from ruminants although their long-term effect has not been well established and some are toxic or may not be economically feasible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations948
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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