Modeling methane production from beef cattle using linear and nonlinear approaches1
Notice bibliographique
Résumé
Canada is committed to reducing its greenhouse gas emissions to 6% below 1990 amounts between 2008 and 2012, and methane is one of several greenhouse gases being targeted for reduction. Methane production from ruminants is one area in which the agriculture sector can contribute to reducing our global impact. Through mathematical modeling, we can further our understanding of factors that control methane production, improve national or global greenhouse gas inventories, and investigate mitigation strategies to reduce overall emissions. The purpose of this study was to compile an extensive database of methane production values measured on beef cattle, and to generate linear and nonlinear equations to predict methane production from variables that describe the diet. Extant methane prediction equations were also evaluated. The linear equation developed with the smallest root mean square prediction error (RMSPE, % observed mean) and residual variance (RV) was Eq. I: CH(4), MJ/d=2.72 (+/-0.543) + [0.0937 (+/-0.0117) x ME intake, MJ/d] + [4.31 (+/-0.215) x Cellulose, kg/d] - [6.49 (+/-0.800) x Hemicellulose, kg/d] - [7.44 (+/-0.521) x Fat, kg/d] [RMSPE=26.9%, with 94% of mean square prediction error (MSPE) being random error; RV=1.13]. Equations based on ratios of one diet variable to another were also generated, and Eq. P, CH(4), MJ/d=2.50 (+/-0.649) - [0.367 (+/-0.0191) x (Starch:ADF)] + [0.766 (+/-0.116) x DMI, kg/d], resulted in the smallest RMSPE values among these equations (RMSPE=28.6%, with 93.6% of MSPE from random error; RV=1.35). Among the nonlinear equations developed, Eq. W, CH(4), MJ/d=10.8 (+/-1.45) x (1-e([-0.141 (+/-0.0381) x DMI, kg/d])), performed well (RMSPE=29.0%, with 93.6% of MSPE from random error; RV=3.06), as did Eq. W(3), CH(4), MJ/d=10.8 (+/-1.45) x [1-e({-[-0.034 x (NFC/NDF)+0.228] x DMI, kg/d})] (RMSPE=28.0%, with 95% of MSPE from random error). Extant equations from a previous publication by the authors performed comparably with, if not better than in some cases, the newly developed equations. Equation selection by users should be based on RV and RMSPE analysis, input variables available to the user, and the diet fed, because the equation selected must account for divergence from a "normal" diet (e.g., high-concentrate diets, high-fat diets).
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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) | 0,000 | 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 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 ».