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Enregistrement W3147411555 · doi:10.1139/cjas2012-055

Farm practices as they affect NH3 emissions from beef cattle

2012· article· en· W3147411555 sur OpenAlexaffabout
Steve Sheppard, Shabtai Bittman

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeef cattlePastureManureLivestockManure managementAgricultural scienceEnvironmental scienceBiomass (ecology)Animal scienceCattle feedingAgronomyDairy cattleBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sheppard, S. C. and Bittman, S. 2012. Farm practices as they affect NH 3 emissions from beef cattle. Can. J. Anim. Sci. 92: 525-543. Beef cattle farms in Canada are very diverse, both in size and management. Because the total biomass of beef cattle in Canada is larger than any other livestock sector, beef also has the potential for the largest environmental impact. In this study we estimate NH3 emissions associated with beef cattle production across Canada using data on farm practices obtained from a detailed survey answered by 1380 beef farmers in 11 Ecoregions. The farms were various combinations of cow/calf, backgrounding and finishing operations. The proportion of animals on pasture varied markedly among Ecoregions, especially for cows and calves, and this markedly affected the estimated NH3 emissions. The crop components of feed also varied among Ecoregions, but the resulting crude protein concentrations were quite consistent for both backgrounding and finishing cattle. Manure was stored longer in the west than in the east, and fall spreading of manure was notably more common in the west, especially when spread on tilled land. The estimated NH3 emissions per animal were relatively consistent across Ecoregions for confinement production, but because the proportion of animals on pasture varied with Ecoregion, so did the overall estimated NH3 emissions per animal. Temperature is a key factor causing Ecoregion differences, although husbandry and manure management practices are also important. Hypothetical best management practices had little ability to reduce overall emission estimates, and could not be implemented without detailed cost/benefit analysis.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,464

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,292
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,003 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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