Repeatability and variability of short-term spot measurement of methane and carbon dioxide emissions from beef cattle using GreenFeed Emissions Monitoring System
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine the repeatability of methane (CH4) and carbon dioxide (CO2) emissions from beef cattle using GreenFeed emissions monitoring (GEM) system and as affected by sampling frequency and measurement periods. Twenty-eight crossbred replacement beef heifers were monitored using the GEM system over 59 d to collect their CH4 and CO2 emissions data. Heifers’ feed intake was recorded by eight automated feeding stations. The standardized dry matter intake (SDMI), CH4 and CO2 emission and yield (g kg−1 SDMI) were averaged over 1, 3, 7, and 14 d periods. On average, animals emitted 204.7 g d−1 (SD = 36 g d−1) and 6408 g d−1 (SD = 780 g d−1) of CH4 and CO2, respectively. Between-animal coefficients of variation for all variables decreased with an increasing averaging period (from 1 to 14 d). The coefficient of determination (R2) between CH4 emission and SDMI was increased from 0.25 to 0.73 as averaging period increased from 1 to 14 d. Similarly, the R2 between CO2 emission and SDMI increased from 0.39 to 0.79 as averaging period increased from 1 to 14 d. It was determined that averaging over 7 to 14 d with minimum of 20 spot samples was needed to produce repeatable and reliable averaged CH4 and CO2 emissions and correlated with SDMI.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».