Greenhouse Gas Emissions from Three Cage Layer Housing Systems
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture accounts for 10 to 12% of the World's total greenhouse gas (GHG) emissions. Manure management alone is responsible for 13% of GHG emissions from the agricultural sector. During the last decade, Québec's egg production systems have shifted from deep-pit housing systems to manure belt housing systems. The objective of this study was to measure and compare carbon dioxide (CO₂), methane (CH₄) and nitrous oxide (N₂O) emissions from three different cage layer housing systems: a deep liquid manure pit and a manure belt with natural or forced air drying. Deep liquid manure pit housing systems consist of "A" frame layer cages located over a closed pit containing the hens' droppings to which water is added to facilitate removal by pumping. Manure belt techniques imply that manure drops on a belt beneath each row of battery cages where it is either dried naturally or by forced air until it is removed. The experiment was replicated with 360 hens reared into twelve independent bench-scale rooms during eight weeks (19-27 weeks of age). The natural and forced air manure belt systems reduced CO₂ (28.2 and 28.7 kg yr(-1) hen(-1), respectively), CH₄ (25.3 and 27.7 g yr(-1) hen(-1), respectively) and N₂O (2.60 and 2.48 g yr(-1) hen(-1), respectively) emissions by about 21, 16 and 9% in comparison with the deep-pit technique (36.0 kg CO₂ yr(-1) hen(-1), 31.6 g CH₄ yr(-1) hen(-1) and 2.78 g N₂O yr(-1) hen(-1)). The shift to manure belt systems needs to be encouraged since this housing system significantly decreases the production of GHG.
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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 ».