Demonstrating the Effect of Forage Source on the Carbon Footprint of a Canadian Dairy Farm Using Whole-Systems Analysis and the Holos Model: Alfalfa Silage vs. Corn Silage
Notice bibliographique
Résumé
Before recommending a feeding strategy for greenhouse gas (GHG) mitigation, it is important to conduct a holistic assessment of all related emissions, including from those arising from feed production, digestion of these feeds, managing the resulting manure, and other on-farm production processes and inputs. Using a whole-systems approach, the Holos model, and experimentally measured data, this study compares the effects of alfalfa silage- versus corn silage-based diets on GHG estimates in a simulated Canadian dairy production system. When all emissions and sources are accounted for, the differences between the two forage systems in terms of overall net GHG emissions were minimal. Utilizing the functional units of milk, meat, and total energy in food products generated by the system, the comparison demonstrates very little difference between the two silage production systems. However, the corn silage system generated 8% fewer emissions per kg of protein in food products as compared to the alfalfa silage system. Exploratory analysis of the impact of the two silage systems on soil carbon showed alfalfa silage has greater potential to store carbon in the soil. This study reinforces the need to utilize a whole-systems approach to investigate the interrelated effects of management choices. Reported GHG reduction factors cannot be simply combined additively because the interwoven effects of management choices cascade through the entire system, sometimes with counter-intuitive outcomes. It is necessary to apply this whole-systems approach before implementing changes in management intended to reduce GHG emissions and improve sustainability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».