172 Enteric methane emissions from pregnant beef heifers as affected by multiple mitigation strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study was conducted to determine if enteric methane (CH4) emissions from pregnant beef heifers could be reduced by using multiple dietary mitigation strategies. The trial was designed as a 4 x 4 Latin square consisting of a 21-d adaptation phase followed by a 21-d data collection phase. Forty Aberdeen Angus cross pregnant beef heifers were randomly assigned to one of the four dietary treatments (n = 10): i) low protein grass hay (L; 6.1% CP; 1.9% fat); ii) adequate protein grass hay (AD; 10.8% CP; 1.9% fat); iii) AD supplemented with sunflower screenings (ADSS; 9.8% CP; 5.6% fat); and iv) above adequate protein legume grass mix hay (AAD; 12.8% CP; 1.7% fat). Total dry matter intake (DMI) was 32%, 27% and 39% greater (P < 0.0001) for AD, ADSS and AAD respectively, relative to the L diet (6.5 kg d-1). Average daily gain (ADG; kg d-1) was influenced by dietary treatment (P < 0.0001), as heifers offered L, AD, ADSS and AAD diets gained 0 ± 0.2, 0.6 ± 0.2, 0.5 ± 0.2 and 0.7 ± 0.2 kg d-1, respectively. Enteric CH4 emissions (L d-1), were influenced by dietary treatment (P < 0.0001) with 184 ± 18.9, 214 ± 19.0, 204 ± 19.1 and 232 ± 19.1 L d-1 for heifers offered L, AD, ADSS and AAD diets, respectively. Further, heifers offered AD, ADSS and AAD diets emitted 19%, 22% and 14% less (P=0.03) enteric CH4 (% GEI) relative to diet L, respectively. This study demonstrates that supplementation to meet nutrient requirements for protein or increasing the fat content of forage-based diets using low-cost by-products such as sunflower screenings can decrease enteric CH4 emissions without adversely impacting total DMI and ADG.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».