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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

<p>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 <em>Urochloa brizantha </em>cv. Marandu grazing system on enteric methane (CH<sub>4</sub>) 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. CH<sub>4</sub> emissions were determined using the sulphur hexafluoride (SF<sub>6</sub>) tracer gas technique measured by gas chromatography and fluxes of CH<sub>4</sub> calculated. The forage quality was characterized by higher CP and IVDMD and lower lignin contents in spring, differing specially from winter forage. Average CH<sub>4</sub> emissions were between 102.49 and 220.91 g d<sup>-1</sup> (37.4 to 80.6 kg ani<sup>-1</sup> yr<sup>-1</sup>); 16.89 and 30.20 g kg<sup>-1</sup> DMI; 1.35 and 2.90 Mcal ani<sup>-1</sup> d<sup>-1</sup>; 0.18 and 0.57 g kg<sup>-1</sup> ADG<sup>-1</sup> and 5.05 and 8.76% of GE. Emissions in terms of CO<sub>2</sub> equivalents were between 4.68 and 14.22 g CO<sub>2</sub>-eq<sup>-1</sup> g<sup>-1</sup> ADG. Variations in CH<sub>4</sub> emissions were related to seasonal effect on the forage quality and variations in dry matter intake.</p>

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

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