Canola Meal versus Soybean Meal as Protein Supplements in the Diets of Lactating Dairy Cows Affects the Greenhouse Gas Intensity of Milk
Notice bibliographique
Résumé
Soybean meal (SBM) and canola meal (CM) are protein supplements used in lactating dairy cow diets and, recently, an enteric methane-mitigating effect (i.e., lower Ym value) was reported for CM. Before recommending CM as a greenhouse gas (GHG) mitigation strategy, it is necessary to examine the net impact on total GHG emissions from milk production. The objective was to determine whether using CM rather than SBM in lactating dairy cow diets decreases GHG per kilogram of fat and protein corrected milk (FPCM), and whether the decrease depends upon where the meals are produced. Cradle to farm-gate life cycle assessments were conducted for a simulated dairy farm in eastern (Quebec) and western (Alberta) Canada. Scenarios examined the source of protein meal, location where meals were produced, and the methane-mitigating effect of CM. The Holos model was used to estimate GHG emissions from animals, manure, crop production, imported feeds, and energy use. GHG intensities (CO2e/kg FPCM) were 0.85–1.02 in the east and 1.07–1.11 in the west for the various scenarios, with enteric methane comprising 34 to 40% of total emissions. CM produced in western Canada with a low up-stream emission factor and low Ym value reduced CO2e/kg FPCM by 3% (western farm) to 6.6% (eastern farm) compared with SBM. We conclude that using CM rather than SBM in the diet of lactating dairy cows can be a GHG mitigation strategy depending upon where it is produced and whether it decreases enteric methane emissions.
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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 ».