Impact of dietary manipulation on nutrient flows and greenhouse gas emissions in cattle
Notice bibliographique
Résumé
The growing global demand for meat and particularly in countries such as Brazil is expected to increase intensive animal production. Consequently the main pollutants of interest are nitrogen (N), phosphorus (P) and greenhouse gases (GHG). Nitrogen can be a problem through nitrate leaching to water bodies, ammonia, and nitrous oxide emissions to air. Phosphorus loading in soil from manure application can be the main issue due to the tendency of P to accumulate in soil and leach to groundwater and rivers. The sources of agricultural GHG emissions include methane from enteric fermentation, manure storage and spreading, and nitrous oxide mainly from application of manure on land. Dietary manipulation has proven to be an effective tool to reduce nutrient/mineral pollution and GHG emissions. Several studies have shown that decreasing crude protein in the diet could reduce N excretion and ammonia volatilization substantially without compromising productivity. Similarly, reducing P intake in dairy cattle has been shown to reduce P excretion by up to 10%. Changing the type of N and P consumed and energy level of diet has also been reported to affect the amount and type of N and P excreted. Dietary manipulation also has an impact on the amount of GHG emissions, particularly, from enteric fermentation. Feeding cattle with a high starch and low fiber diet, for example, reduces acetate production in the rumen, and leads to lower methane production. Emissions from stored manure from high fiber fed animals tend to be higher. Evidence is also available that diet affects emissions from manure applied soil. As level of production is increased to meet global demand for ruminant meat and milk products, dietary manipulation will be useful in addressing environmental concerns.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».