Micrometeorological Methods for Measuring Methane Emission Reduction at Beef Cattle Feedlots: Evaluation of 3‐Nitrooxypropanol Feed Additive
Notice bibliographique
Résumé
It is highly desirable to test agricultural emission mitigation strategies in a whole-farm environment to ensure that all aspects of management and production operations are included. However, the large spatial scale of commercial operations makes the dual measurements of control and treatment(s) difficult. We evaluated the application of two micrometeorological methods, a novel concentration ratio method and an inverse dispersion method, where both were used to measure methane (CH) emission reductions in cattle fed the compound 3-nitrooxypropanol compared with cattle fed just the basal diet. In total, there were 1344 cattle used that were located in six pens (∼222 animals per pen). Three adjacent pens to the east and three to the west were designated as the treatment and control blocks, respectively. Underlying the emission reduction method was the assumption of site symmetry between the treatment and control pen blocks in the feedlot. There was, on average, a large CH emission reduction of ∼70% (±18%) due to the additive as found by both micrometeorological methods. Both methods also show a change in the diel distribution (peak emissions after initial morning feeding) and seasonal pattern (a decrease in emission reduction of 7.5 and 26.1% over 90 d). The simplicity of the developed concentration ratio method is expected to have applications for evaluating other mitigation strategies at large commercial scales (e.g., the application of manure additives to pens to reduce odors and ammonia emissions).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».