Technical options for the mitigation of direct methane and nitrous oxide emissions from livestock: a review
Notice bibliographique
Résumé
Although livestock production accounts for a sizeable share of global greenhouse gas emissions, numerous technical options have been identified to mitigate these emissions. In this review, a subset of these options, which have proven to be effective, are discussed. These include measures to reduce CH4 emissions from enteric fermentation by ruminants, the largest single emission source from the global livestock sector, and for reducing CH4 and N2O emissions from manure. A unique feature of this review is the high level of attention given to interactions between mitigation options and productivity. Among the feed supplement options for lowering enteric emissions, dietary lipids, nitrates and ionophores are identified as the most effective. Forage quality, feed processing and precision feeding have the best prospects among the various available feed and feed management measures. With regard to manure, dietary measures that reduce the amount of N excreted (e.g. better matching of dietary protein to animal needs), shift N excretion from urine to faeces (e.g. tannin inclusion at low levels) and reduce the amount of fermentable organic matter excreted are recommended. Among the many 'end-of-pipe' measures available for manure management, approaches that capture and/or process CH4 emissions during storage (e.g. anaerobic digestion, biofiltration, composting), as well as subsurface injection of manure, are among the most encouraging options flagged in this section of the review. The importance of a multiple gas perspective is critical when assessing mitigation potentials, because most of the options reviewed show strong interactions among sources of greenhouse gas (GHG) emissions. The paper reviews current knowledge on potential pollution swapping, whereby the reduction of one GHG or emission source leads to unintended increases in another.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».