27 Greenhouse Gas Emissions and a Partial Life Cycle Assessment When Growing Pigs Are Fed High Wheat Millrun Diets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of feeding growing pigs with high wheat millrun diets on the global warming potential (GWP) of pork production was investigated. In study 1, a 2 × 2 factorial arrangement of wheat millrun (0 or 30%) and multi-carbohydrase enzyme (0 or 1 mg kg-1) as main effects was utilized. For each of 16 reps, 6 pigs (60.2±2.2 kg BW) were housed in environmental chambers for 14d. Air samples were collected and analyzed for carbon dioxide (CO2); nitrous oxide (N2O); and methane (CH4). In study 2, data from study 1 and performance data obtained from a previous feeding trial were utilized in a life cycle assessment (LCA) framework that included feed production. The Holos farm model (Agriculture and Agri-Food Canada, Lethbridge. AB) was used to estimate emissions from feed production. In study 1, total manure output from pigs fed 30% wheat millrun diets was 30% greater than pigs on the 0% wheat millrun diets (P < 0.05), however, Feeding diets with 30% millrun did not affect greenhouse gas (GHG) output (CH4, 4.7, 4.9; N2O, 0.45, 0.42; CO2, 1610, 1711; mg s-1 without or with millrun inclusion, respectively; P > 0.78). Enzyme supplementation had no effect on GHG production (CH4, 4.5, 5.1; N2O, 0.46, 0.42; CO2, 1808, 1513; mg s-1 without or with enzymes, respectively; P > 0.51). In study 2, the LCA indicated that the inclusion of 30% wheat millrun in diets for growing pigs resulted in approximately a 25% reduction in GWP when compared to the no wheat millrun diets. Our results demonstrate that 30% wheat millrun did not increase GHG output from the pigs, and thus the inclusion of wheat millrun in diets of growing pigs can reduce the GWP of pork production.
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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 ».