MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2133752928 · doi:10.4141/a03-062

Predicted methane emissions and metabolizable energy intakes of steers grazing a grass/alfalfa pasture and finished in a feedlot or at pasture using the GrassGro decision support tool

2004· article· en· W2133752928 sur OpenAlexaffvenueabout
R. D. H. Cohen, James P. Stevens, Andrew D. Moore, J. R. Donnelly, M. Freer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrazingPastureFeedlotDry matterAgronomyAnimal scienceBeef cattleChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dry matter intakes (DMI) and methane (CH4) emissions from steers grazing alfalfa/(Medicago sativa L)/meadow bromegrass (Bromus biebersteinii Roem & Schult.)/Russian wild ryegrass [Psathyrostachys juncea (Fisch.) Nevski] at 1.1 and 2.2 steers ha-1 in continuous and rotational grazing systems at Brandon, Manitoba, during the 1994 grazing season were predicted using the GrassGro decision support tool and compared with those reported from a field experiment. Observed DMI (13.82 ± 0.39 kg d-1) did not differ significantly (P = 0.052) from predicted DMI (12.10 ± 0.19 kg d-1). Mean predicted CH4 (278.5 ± 2.2 g d-1) was greater (P < 0.002) than field observations (195.8 ± 9.7 g d-1). This difference may reflect the difficulty of ensuring total collection of all CH4 emitted in a field experiment. GrassGro predicted that feeding a barley supplement to the steers while at pasture would cause a small though significant increase (P < 0.001) in mean daily emissions of CH4 (287.8 ± 1.9 g d-1) compared with unsupplemented steers (274.1 ± 2.9 g d-1). However, when CH4 emissions were compared as g kg-1 liveweight gain (LWG), they were less (P < 0.0001) for supplemented (133.2 ± 6.4 g kg-1 LWG) than unsupplemented steers (199.1 ± 5.9 g kg-1 LWG). In addition, supplementing barley at pasture would reduce (P < 0.0001) the total emissions of CH4 (38.7 ± 2.1 kg) compared with backgrounding at pasture and finishing in a feedlot (54.4 ± 1.1 kg). This would also reduce (P < 0.001) the metabolizable energy intake (MEI) required for liveweight gain (68.3 ± 1.94 vs. 87.2 ± 1.20 MJ MEI kg-1 liveweight gain). We conclude that finishing cattle at pasture will reduce the total emissions of CH4 and increase the efficiency of conversion of feed energy to liveweight gain when compared with backgrounding at pasture and finishing in a feedlot. Key words: Methane, steers, grass, alfalfa, pasture, barley, feedlot, metabolizable energy intake

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Animal Science→Même sujetRuminant Nutrition and Digestive Physiology→Travaux en français237 207→