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Enregistrement W2130868554 · doi:10.4141/cjas07011

Methane abatement strategies for cattle: Lipid supplementation of diets

2007· article· en· W2130868554 sur OpenAlexvenueno aff
K. A. Beauchemin, S. M. McGinn, H.V. Petit

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésTallowSunflower oilSunflowerDry matterAnimal scienceChemistryFood scienceSunflower seedSilageBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was conducted to investigate the impact of several lipid sources that supplied mainly long-chain fatty acids (FA), for their potential to reduce methane emissions from growing cattle. Sixteen Angus heifers (initial weight, 325 ± 41 kg) were used in the experiment, which was designed as a crossover with two groups, four 21-d periods, and four dietary treatments: control (no added lipid source), tallow, sunflower oil, and whole sunflower seeds. Lipid sources were added to supply 34 g fat kg -1 of dietary dry matter (DM), bringing the total dietary fat content to about 59 g kg -1 of DM. Adding tallow increased the dietary proportion of saturated FA (47 g 100 g -1 of FA), whereas sunflower oil and seeds decreased the proportion (21 g 100 g -1 of FA). The basal diets consisted of mainly whole-crop barley silage (650 g kg -1 of DM). Compared with the control, ad libitum intake was reduced (P < 0.001) with sunflower seeds, but not with tallow (P = 0.13) or sunflower oil (P = 0.53). About 14% less methane was emitted per animal when diets contained tallow or sunflower oil and 33% less methane was emitted when diets contained sunflower seeds (P < 0.001), compared with the control diet (177.4 g d -1 ). Relative differences in methane emissions among lipid sources were maintained after correction for intake of DM or gross energy. The methane reduction caused by tallow and sunflower seeds was partly due to decreased diet digestibility. Digestibility of neutral detergent fiber in the total tract decreased (P < 0.05) by 15% with tallow and by 20% with sunflower seeds compared with the control, with only a numerical reduction from control for sunflower oil (12%; P = 0.11). Consequently, digestible energy intake was about 4% higher (P < 0.001) for sunflower oil, but 3% lower (P = 0.02) with tallow and 12% lower (P < 0.001) with sunflower seeds, compared with the control. All lipid sources reduced methane emissions by an average of 17% when corrected for digestible energy intake (from 11.22 to 9.34 g methane Mcal -1 ; P = 0.01). We concluded that adding about 3% lipid to high-forage diets in the form of saturated or unsaturated long-chain FA decreases methane emissions, and could have substantial effects on methane inventories if implemented commercially. All three lipid sources suppressed methane production, but sunflower oil has good potential for on-farm adoption because it had minimal effects of fiber digestibility, increased the intake of digestible energy and the rate of gain of cattle, and lowered methane production. Although tallow and sunflower seeds are usually cheaper sources of lipid than sunflower oil, their cost effectiveness as methane abatement strategies would also need to account for their potentially negative effects on digestible energy intake and performance of cattle fed high-forage diets. key words: Beef cattle, diet, fat, greenhouse gases, lipid; methane, oil

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations200
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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