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Enregistrement W3153849914 · doi:10.1016/j.cesys.2021.100035

The use of broccoli agro-industrial waste in dairy cattle diet for environmental mitigation

2021· article· en· W3153849914 sur OpenAlexaff
Samuel Quintero-Herrera, Azucena Minerva García-León, José Enrique Botello-Álvarez, Alejandro Estrada‐Baltazar, Joaquim E. Abel-Seabra, Alejandro Padilla‐Rivera, Pasiano Rivas‐García

Notice bibliographique

RevueCleaner Environmental Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceLife-cycle assessmentSilageLivestockAgricultureHayDairy cattleAgricultural scienceGreenhouseProduction (economics)AgronomyAnimal scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Livestock feed production for the intensive dairy industry has a significant environmental impact. This study evaluated the potential to reduce the environmental impacts of milk production in Guanajuato, Mexico, by incorporating broccoli stems (BS), an abundant agro-industrial waste product with high nutritional value, into dairy cattle feed. The potential reduction of environmental impacts from adding BS to cattle diet formulation was estimated using a life cycle assessment and a linear programming model which considered nutritional requirements as constraints. Two scenarios for milk production were considered: an optimized conventional diet and an optimized diet including BS. The results indicated that incorporating BS in cattle feed could reduce greenhouse gas emissions by 118 g CO 2 eq kg −1 fat-and-protein corrected milk (FPCM and agricultural land occupation by 0.002 m 2 a kg −1 FPCM but increased fossil depletion by 4 g oil eq kg −1 FPCM. BS can replace 11.1% of conventional feeds and maximize the incorporation feeds with low environmental impacts in the diet, such as alfalfa hay and maize silage. A sensitivity analysis of the economic allocation showed that the maximum price of BS to remain environmentally viable was 19.28 USD t −1 on a fresh matter basis.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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