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Enregistrement W3129527830 · doi:10.1093/jas/skab046

Technical note: validation of the GreenFeed system for measuring enteric gas emissions from cattle

2021· article· en· W3129527830 sur OpenAlexafffund
S. M. McGinn, Jean-Franҫois Coulombe, K. A. Beauchemin

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésGreenhouse gasMethaneCarbon dioxideEnvironmental scienceAnimal scienceNitrous oxideAtmospheric sciencesChemistryMathematicsAgronomyBiologyPhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are knowledge gaps in animal agriculture on how to best mitigate greenhouse gas emissions while maintaining animal productivity. One reason for these gaps is the uncertainties associated with methods used to derive emission rates. This study compared emission rates of methane (CH4) and carbon dioxide (CO2) measured by a commercially available GreenFeed (GF) system with those from (1) a mass flow controller (MFC) that released known quantities of gas over time (i.e., emission rate) and (2) a respiration chamber (RC). The GF and MFC differed by only 1% for CH4 (P = 0.726) and 3% for CO2 (P = 0.013). The difference between the GF and RC was 1% (P = 0.019) for CH4 and 2% for CO2 (P = 0.007). Further investigation revealed that the difference in emission rate for CO2 was due to a small systematic offset error indicating a correction factor could be applied. We conclude that the GF system accurately estimated enteric CH4 and CO2 emission rates of cattle over a short measurement period, but additional factors would need to be considered in determining the 24-hr emission rate of an animal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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