173 Greenhouse gas emissions and land use associated with the removal of growth-enhancing technologies from backgrounding and finishing cattle in Canada: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Greenhouse gas emissions from backgrounding and finishing cattle with and without the use of growth-enhancing technologies (GET) were estimated using a whole-farm model, Holos (www.agr.gc.ca/holos-ghg). Model inputs were obtained from a four-year performance study using heifers (H) and steers (S) with six treatments (n = 40 hd treatment-1 yr-1): 1) H control (HCon); 2) H implanted (HTBA); 3) H melengestrol acetate (HMGA); 4) S control (SCon); 5) S implanted (STBA); and 6) S implanted + ractopamine hydrochloride (SRAC; conducted in the last two years). All cattle were finished to achieve a consistent number of days on feed (DOF; n = 233 ± 8). Lighter finish weights were observed for HCon and SCon. As a result, DOF were adjusted (-1 to 65 d) to achieve the same final weight as GET-treated cattle. Total emissions (kg CO2e head-1) were greater for Hcon_AdjHTBA (2967 ± 183) and HCon_AdjHMGA (2766 ± 84), than HTBA (2897 ± 184) and HMGA (2730 ± 81). Similarly, total emissions (kg CO2e head-1) for SCon_AdjSTBA (3169 ± 192) and SCon_AdjSRAC (3252 ± 202) were greater than STBA (2998 ± 153) and SRAC (3097 ± 185), respectively. On an intensity basis, (kg CO2e kg slaughter weight-1), emissions from GET-treated cattle [HTBA (4.49 ± 0.19), HMGA (4.39 ± 0.13), STBA (4.28 ± 0.17), and SRAC (4.31 ± 0.25)] were lower than HCon_AdjHTBA (4.60 ± 0.21), HCon_AdjHMGA (4.45 ± 0.18), SCon_AdjSTBA (4.52 ± 0.23), and SCon_AdjSRAC (4.52 ± 0.28), respectively. Furthermore, land-use (ha 100 kg slaughter weight-1) was reduced for GET-treated cattle (HTBA (0.068 ± 0.001), HMGA (0.067 ± 0.001), STBA (0.066 ± 0.001), and SRAC (0.067 ± 0.000)) compared to HCon_AdjTBA (0.071 ± 0.001), HCon_AdjMGA (0.069 ± 0.002), SCon_AdjTBA (0.072 ± 0.002), and SCon_AdjRAC (0.0073 ± 0.001), respectively. This study demonstrates that GETs can reduce the environmental footprint of beef cattle.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».