Mitigation strategies to reduce enteric methane emissions from dairy cows: Update review
Notice bibliographique
Résumé
Enteric methane (CH4) emission is a major contributor to Canadian greenhouse gas emissions, and also a loss of feed energy during production. The objective of this paper is to provide an update on current management practices and new dietary strategies recently proposed to reduce CH4 emissions from ruminants. Existing mitigation strategies for dairy, e.g., the addition of ionophores, fats, use of high-quality forages, and increased use of grains, have been well researched and applied. These nutritional changes reduce CH4 emissions by manipulating ruminal fermentation, directly inhibiting methanogens and protozoa, or by diverting hydrogen ions away from methanogens. Current literature has identified new CH4 mitigation options. These include the addition of probiotics, acetogens, bacteriocins, archaeal viruses, organic acids, plant extracts (e.g., essential oils) to the diet, as well as immunization, and genetic selection of cows. These new strategies are promising, but more research is needed to validate these approaches and to assess in vivo their effectiveness in reducing CH4 production by dairy cows. It is also important to evaluate CH4 mitigation strategies in terms of the total greenhouse gas budget and to consider the cost associated with the various strategies. More basic understanding of the natural differences in digestion efficiencies among animals as well as a better knowledge of methanogens and their interaction with other organisms in the rumen would enable us to exploit the potential of some of the new CH4 mitigation strategies for dairy cattle production. Key words: Enteric methane, dairy cattle, mitigation
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».