Evaluation of dietary strategies to reduce methane production in ruminants: A modelling approach
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to use the modelling approach to assess the effectiveness of different existing nutritional strategies to reduce methane production from ruminants. For this purpose, a modified version of a mechanistic and dynamic model of rumen digestion was used. Simulated strategies included: dry matter intake (DMI), forage to concentrate ratio, nature of concentrate (fibrous vs. starchy concentrate), type of starch (slowly vs. rapidly degraded), forage species (legume vs. grass), forage maturity, forage preservation method (dried vs. ensiled), forage processing, and upgrading and supplementation of poor quality forages (straw). This study showed that mathematical modelling is a valuable tool to evaluate the impact of a given dietary manipulation not only on methanogenesis but also on the metabolism of the whole rumen system. Depending on the nature of the intervention, methane production can be reduced by 10 to 40%. Increasing DMI and the proportion of concentrate in the diet reduced methane production (–7 and –40%). Methane production was also decreased with the replacement of fibrous concentrate with starchy concentrate (–22%) and with the utilization of less ruminally degradable starch (–17%). The use of more digestible forage (less mature and processed forage) resulted in a reduction of methane production (–15 and –21%). Methane production was lower with legume than with grass forage (–28%), and with silage compared to hay (–20%). Supplementation or ammoniation of straw did not reduce methane losses, but had a positive impact on the efficiency of rumen metabolism. The modelling approach demonstrated that reduction of methane production from ruminants is a complex challenge. Implementation of any strategy must take into account the possible consequences on the efficiency of the entire rumen system. Key words: Ruminants, methane reduction, modelling approach
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».