MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2294178452 · doi:10.5539/jas.v8n4p106

Effect of Seasons on Enteric Methane Emissions from Cattle Grazing Urochloa brizantha

2016· article· en· W2294178452 sur OpenAlexvenueno aff
J. J. A. A. Demarchi, Marcelo Q Manella, O. Primavesi, R. T. S. Frighetto, Luis Alberto Romero, A. Berndt, Magda Aparecida de Lima

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForageAnimal scienceGrazingBeef cattleChemistryMethaneAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to evaluate the effect of seasons under a tropical climate on forage quality, as well the effect of an Urochloa brizantha cv. Marandu grazing system on enteric methane (CH4) emissions from Nellore cattle in the Southeast region of Brazil. Sixteen Nellore steers (18 months old and initial weight 318.0 ± 116.59 kg of LW; final weight 469 ± 98.50 kg of LW) were used for a trial period of 10 months, with four collection periods in winter (August), spring (December), summer (February) and autumn (May). Each collection period consisted of 28 days, corresponding to the representative month of each season where the last six days were designed for methane data collection. Animals were randomly distributed within 16 experimental plots, distributed in four random blocks over four trial periods. CH4 emissions were determined using the sulphur hexafluoride (SF6) tracer gas technique measured by gas chromatography and fluxes of CH4 calculated. The forage quality was characterized by higher CP and IVDMD and lower lignin contents in spring, differing specially from winter forage. Average CH4 emissions were between 102.49 and 220.91 g d-1 (37.4 to 80.6 kg ani-1 yr-1); 16.89 and 30.20 g kg-1 DMI; 1.35 and 2.90 Mcal ani-1 d-1; 0.18 and 0.57 g kg-1 ADG-1 and 5.05 and 8.76% of GE. Emissions in terms of CO2 equivalents were between 4.68 and 14.22 g CO2-eq-1 g-1 ADG. Variations in CH4 emissions were related to seasonal effect on the forage quality and variations in dry matter 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

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 savante0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations19
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural ScienceMême sujetRuminant Nutrition and Digestive PhysiologyTravaux en français237 207