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Enregistrement W2470903542 · doi:10.2527/jas.2015-0141

Forage use to improve environmental sustainability of ruminant production12

2016· review· en· W2470903542 sur OpenAlexaff
Jessie Guyader, H. H. Janzen, R. Kroebel, K. A. Beauchemin

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceForageSustainabilityLivestockManureArable landPopulationAgronomyAgroforestryBiologyAgricultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ruminants raised for meat and milk are important sources of protein in human diets worldwide. Their unique digestive system allows them to derive energy and nourishment from forages, making use of vast areas of grazing lands not suitable for arable cropping or biofuel production and avoiding direct competition for grain that can be used as human food. However, sustaining an ever-growing population of ruminants consuming forages poses a dilemma: while exploiting their ecological niche, forage-fed ruminants produce large amount of enteric methane, a potent greenhouse gas. Resolving this quandary would allow ruminants an expanded role in meeting growing global demands for livestock products. One way around the dilemma is to devise forage-based diets and feeding systems that reduce methane emissions per unit of milk or meat produced. Ongoing research has made significant strides toward this objective. A wider opportunity is to look beyond methane emissions alone and consider all greenhouse gas emissions from the entire livestock-producing system. For example, by raising ruminants in systems using forages, some of the methane emissions can be offset by preserving or enhancing soil carbon reserves, thereby withholding carbon dioxide from the air. Similarly, well-managed systems based on forages may reduce synthetic fertilizer use by more effective use of manure and nitrogen-fixing plants, thereby curtailing nitrous oxide emissions. The potential environmental benefits of forage-based systems may be expanded even further by considering their other ecological benefits, such as conserving biodiversity, improving soil health, enhancing water quality, and providing wildlife habitat. The quandary, then, can be alleviated by managing ruminants within a holistic land-livestock synchrony that considers not only methane emissions but also suppression of other greenhouse gases as well as other ecological benefits. Given the complexity of such systems, there likely are no singular "best-management" practices that can be recommended everywhere. Using systems-based approaches such as life cycle analysis, ruminant production can be tuned for local lands to achieve greatest net benefits overall. In many instances, such systems, based on forages, may maintain high output of milk and meat while also furnishing other ecosystem benefits, such as reduced overall greenhouse gas emissions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,288
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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