Water Use and Conservation on a Free-Stall Dairy Farm
Notice bibliographique
Résumé
Livestock watering can represent as much as 20% of total agricultural water use in areas with intensive dairy farming. Due to an increased emphasis on water conservation for the agricultural sector, it is important to understand the current patterns of on-farm water use. This study utilized in situ water meters to measure the year-round on-farm pumped water (i.e., blue water) on a ~419 lactating cow confined dairy operation in Eastern Ontario, Canada. The average total water use for the farm was 90,253 ± 15,203 L day−1 and 33,032 m3 annually. Water use was divided into nutritional water (68%), parlour cleaning and operation (14%), milk pre-cooling (15%), barn cleaning, misters and other uses (3%). There was a positive correlation between total monthly water consumption (i.e., nutritional water) and average monthly temperature for lactating cows, heifers, and calves (R2 = 0.69, 0.84, and 0.85, respectively). The blue water footprint scaled by milk production was 6.19 L kg−1 milk or 6.41 L kg−1 fat-and-protein corrected milk (FPCM) including contributions from all animal groups and 5.34 L kg−1 milk (5.54 L kg−1 FPCM) when excluding the water consumption of non-lactating animals. By applying theoretical water conservation scenarios we show that a combination of strategies (air temperature reduction, complete recycling of milk-cooling water, and modified cow preparation protocol) could achieve a savings of 6229 m3 annually, a ~19% reduction in the total annual water use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».