Optimal Housing and Manure Management Strategies to Favor Productive and Environment-Friendly Dairy Farms in Québec, Canada: Part II. Greenhouse Gas Mitigation Methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Several strategies are available for mitigating greenhouse gas (GHG) emissions associated with dairy manure management in barns, storage units, and fields. For instance, incorporation of manure into the soil, solid-liquid separation, composting, enclosed manure storage, and anaerobic digestion have been identified as good options. However, these strategies are not widely adopted in Canada because clear information on their effectiveness to abate the whole-farm GHG footprint is lacking. Better information on the most cost-effective options for reducing on-farm GHG emissions would assist decision making for dairy producers and foster adoption of the most promising approaches on Canadian dairies. In this context, whole-farm modeling provides a tool for evaluating different GHG abatement strategies. An Excel-based linear optimization model (N-CyCLES) was used to assess the economics and the nutrient and GHG footprints of two representative dairy farms in Québec, Canada. The farms were located in regions with contrasting climates (southwestern and eastern Québec). The model was developed to optimize feeding, cropping, and manure handling as a single unit of management, considering the aforementioned mitigation options. Greenhouse gas emissions from the different simulated milk production systems reached 1.27 to 1.85 kg CO2e kg-1 of corrected milk, allowing GHG reductions of up to 25% compared to the base system described in Part I. Solid-liquid separation had the greatest GHG mitigation potential, followed by the digester-like strategy involving a tight cover for gas burning. However, both options implied a decrease in farm net income. Manure incorporation into the soil and composting were associated with high investment relative to their GHG abatement potential. The most cost-effective option was using a loose cover on the manure storage unit. This approach lessened the manure volume and ammonia-N volatilization, thereby reducing fertilizer and manure spreading costs, increasing crop sales and profit, and enhancing the whole-farm N and GHG footprints. Consequently, covering the manure tanks appears to be an economically viable practice for Québec dairy farms. Keywords: Anaerobic digestion, Composting, Dairy cow, Farm net income, Greenhouse gas emission, Incorporation, Nutrient footprint, Solid-liquid separation, Storage cover, Whole-farm model.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».