Greenhouse Gas Emissions of Beef Cow-Calf Grazing Systems in Uruguay
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating greenhouse gas (GHG) emissions at farm level is an important tool to mitigate climate change. Livestock account for 80% of the total GHG emissions in Uruguay, and beef cow-calf systems are possibly the largest contributors. In cow-calf grazing systems, optimizing forage allowance and grazing intensity may increase pasture productivity, reproductive performance, beef productivity, and possibly reduce GHG emissions. This study estimated GHG emissions per kg of live weight gain (LWG) and per hectare from 20 cow-calf systems in Uruguay, with different management practices. The GHG emissions were on average 20.8 kg CO2-e.kg LWG-1, ranging from 11.4 to 32.2. Beef productivity and reproductive efficiency were the main determinants of GHG emissions. Five farm clusters were identified with different productive and environmental efficiency by numerical classification of relevant variables. Improving grazing efficiency by optimizing the stocking rate and forage production can increase beef productivity by 22% and reduce GHG emissions per kg LWG by 28% compared to “low performance” management. Further improvements in reproductive efficiency can increase productivity by 41% and reduce GHG emissions per kg LWG by 23%, resulting in a “carbon smart” strategy. However, the most intensified farms with highest stocking rate and beef productivity, did not reduce GHG emissions per kg LWG, while increased GHG emissions per ha compared to the carbon smart. This analysis showed that it is possible to simultaneously reduce carbon footprint per kg and per ha, by optimizing grazing management. This study demonstrated that there is high potential to reduce cow-calf GHG emissions through improved grazing management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».