MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3013787866 · doi:10.1017/s0007114519003350

Severe below-maintenance feed intake increases methane yield from enteric fermentation in cattle

2020· article· en· W3013787866 sur OpenAlexaff
J. P. Goopy, Daniel Korir, David E. Pelster, Asep Indra Munawar Ali, Shimels E. Wassie, Eva Schlecht, Uta Dickhoefer, L. Merbold, Klaus Butterbach‐Bahl

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAustralian Centre for International Agricultural ResearchInternational Fund for Agricultural DevelopmentConsortium of International Agricultural Research CentersIrish AidInternational Livestock Research InstituteEuropean CommissionBundesministerium für Wirtschaftliche Zusammenarbeit und EntwicklungUnited States Agency for International Development
Mots-clésForageAnimal scienceRumenGrazingLatin squareTemperate climateBiologyDry matterNutrientFeed conversion ratioAgronomyFermentationBody weightFood scienceEcologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between feed intake at production levels and enteric CH4 production in ruminants consuming forage-based diets is well described and considered to be strongly linear. Unlike temperate grazing systems, the intake of ruminants in rain-fed tropical systems is typically below maintenance requirements for part of the year (dry seasons). The relationship between CH4 production and feed intake in animals fed well below maintenance is unexplored, but changes in key digestive parameters in animals fed at low levels suggest that this relationship may be altered. We conducted a study using Boran yearling steers (n 12; live weight: 162·3 kg) in a 4 × 4 Latin square design to assess the effect of moderate to severe undernutrition on apparent digestibility, rumen turnover and enteric CH4 production of cattle consuming a tropical forage diet. We concluded that while production of CH4 decreased (1133·3-65·0 g CH4/d; P < 0·0001), over the range of feeding from about 1·0 to 0·4 maintenance energy requirement, both CH4 yield (29·0-31·2 g CH4/kg DM intake; P < 0·001) and CH4 conversion factor (Ym 9·1-10·1 MJ CH4/MJ gross energy intake; P < 0·01) increased as intake fell and postulate that this may be attributable to changes in nutrient partitioning. We suggest there is a case for revising emission factors of ruminants where there are seasonal nutritional deficits and both environmental and financial benefits for improved feeding of animals under nutritional stress.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations73
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal Of NutritionMême sujetRuminant Nutrition and Digestive PhysiologyTravaux en français237 207