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Enregistrement W2267734107 · doi:10.1071/an15575

Modelled greenhouse gas emissions from beef cattle grazing irrigated leucaena in northern Australia

2016· article· en· W2267734107 sur OpenAlex
C. A. Taylor, Matthew Tom Harrison, Marnie Telfer, Richard Eckard

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnimal Production Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensCarbon Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesAustralian GovernmentMeat and Livestock AustraliaAustralian Wool Innovation
Mots-clésLeucaenaLeucaena leucocephalaGreenhouse gasGrazingAgronomyEnvironmental scienceAgroforestryBiologyCarbon sequestrationPastureEnvironmental management systemIrrigationEcologyCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agriculture produces an estimated 14.5% of global anthropogenic greenhouse gases, with livestock emissions being the largest source of enteric methane. Reducing greenhouse gas (GHG) emissions from production and processing of beef cattle will become increasingly important with time, particularly in line with global efforts to mitigate rising GHG emissions. The present study compared several GHG emission scenarios from beef cattle grazing on irrigated Leucaena leucocephala (Lam.) de Wit cv. Cunningham (leucaena) in Queensland, Australia. Animals began grazing the leucaena paddocks when they were 16 months old and continued until ~240 days, before being sold to market. Three scenarios were modelled with cattle grazing leucaena and the resulting GHG emissions calculated, representing (1) the current leucaena paddock (current leucaena scenario), (2) clearing native vegetation and extending the leucaena paddock (extended leucaena scenario) and (3) extending the leucaena paddock onto previously cleared paddocks (alternative leucaena scenario). These were compared with a pre-scenario baseline, where the steers grazed on native vegetation until the time of sale. Herd GHG emission intensities (EI) were reduced in comparison with the baseline (EI of 8.4 tCO2-e/t liveweight sold) for all the leucaena scenarios, where reductions were modelled for the current, extended and alternative leucaena scenarios, which had an EI of 3.9, 3.7 and 3.6 tCO2-e/ t liveweight sold, respectively. Reductions were attributed to the higher growth rates of the steers on leucaena and the anti-methanogenic potential of leucaena. Where leucaena was planted on previously cleared paddocks, carbon stocks (t C/ha) nearly doubled a decade following planting, with most carbon sequestered in the soil. However, total carbon stocks on the property reduced over the modelled period (112 years), where native vegetation, e.g. eucalyptus woodland, was cleared for leucaena planting, but soil carbon yield increased. The combined sequestration of leucaena and the reduction of GHG emission intensities resulted in overall net reductions of GHG emissions for the three leucaena scenarios compared with the baseline. These results demonstrated that the use of leucaena for grazing can be an effective means for farmers to reduce the GHG emissions and increase productivity of their herds. The study also demonstrated that it would take 9 years of reduced emissions to compensate for the carbon lost as emissions from clearing the eucalyptus woodland, suggesting that farmers should use other methods of intensifying production from existing leucaena paddocks if their sole purpose is short-term emissions abatement.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,238 · 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