Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ruminant production systems need to embrace the challenge of reducing greenhouse gas emissions to be in sync with other sectors of society that are adopting net-zero emission goals. The major greenhouse gas from ruminants is enteric methane, which contributes 3% to 5% of total global greenhouse gases. A broad range of potential mitigation strategies has been proposed to decrease methane emissions from ruminants. One promising strategy is the investigational methane inhibitor 3-nitrooxypropanol (3-NOP; DSM Nutritional Products Ltd., Kaiseraugst, Switzerland), which when fed to beef cattle, has decreased methane yield (g methane/kg dry matter intake) by 20% to 80%, depending upon the diet composition and dose. Furthermore, the decrease in methane production persists over several months. 3-NOP reduces methanogenesis in the rumen by inactivating the enzyme methyl-coenzyme M reductase used by archaea. 3-NOP is most effective when incorporated into a total mixed ration. Some advantages of 3-NOP are: only a small dose is required (1–2 g/d); no negative effects on digestibility, animal health or carcass characteristics; rapid degradation to compounds naturally occurring in the rumen (e.g., nitrate, nitrite and 1,3-propanediol); sustained efficacy over time; and risk assessments indicate residues in meat and milk are unlikely. However, 3-NOP is not yet approved for commercial use. Research studies in small pens indicate up to 5% improvement in gain:feed ratio for backgrounding and finishing cattle, although recently completed studies at a commercial feedlot indicate improvements in feed conversion may be less. This presentation will highlight the current findings of beef cattle research using 3-NOP to decrease methane emissions, with emphasis on its potential for decreasing the carbon footprint of beef.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».