Beef cattle methane emissions measured with tracer-ratio and inverse dispersion modelling techniques
Notice bibliographique
Résumé
The development and validation of management practices to mitigate greenhouse gas (GHG) emissions from livestock require accurate emission measurements. This study assessed the accuracy of a practical inverse dispersion modelling (IDM) technique to quantify methane (CH 4 ) emitted from a small cattle herd (16 animals) confined to a 63 m × 60 m experimental pen. The IDM technique calculates emissions from the increase in the CH 4 concentration measured downwind of the animals. The measurements were conducted for 7 d. Two types of open-path (OP) gas sensors were used to measure concentration in the IDM calculation: a Fourier transform infrared spectrometer (IDM-FTIR) or a CH 4 laser (IDM-Laser). The actual cattle emission rate was measured with a tracer-ratio technique using nitrous oxide (N 2 O) as the tracer gas. We found very good agreement between the two IDM emission estimates (308.1 ± 2.1 – mean ± SE – and 304.4 ± 8.0 g CH 4 head −1 d −1 for the IDM-FTIR and IDM-Laser respectively) and the tracer-ratio measurements (301.9 ± 1.5 g CH 4 head −1 d −1 ). This study suggests that a practical IDM measurement approach can provide an accurate method of estimating cattle 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 | 0,000 | 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 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 ».