Effect of biochars differing in source, inclusion level and post-pyrolysis treatment on in vitro methane production and fermentation of a barley silage-based beef cattle diet
Notice bibliographique
Résumé
This study comprised four in vitro experiments, two batch culture and two Rumen Simulation Technique (RUSITEC), to evaluate the potential of biochar to mitigate enteric methane (CH4) in beef cattle diets. Biochar products used in the study were coconut (CP001 and CP014) or pine (CP002, CP015, CP016, CP023, CP024), differing in their physical and chemical composition. In the batch culture, they were evaluated at different levels of inclusion (Exp. 1: 4.5, 13.5 and 22.5 %; Exp. 2: 2.3 and 4.5% diet DM) and particle size (Exp. 2: < 0.5, 0.5-2.0, > 2.0 mm) to determine effects on DM disappearance (DMD), total gas and CH4 production and ruminal fermentation parameters (pH, volatile fatty acids (VFA), and ammonia nitrogen (NH3-N)) when added to a barley silage-based diet. In Exp. 1, level of biochar inclusion linearly (P < 0.01) decreased DMD but had no effect (P > 0.05) in Exp. 2. In both experiments, total gas production and CH4 were not affected (P > 0.05) by biochar treatment nor level of inclusion. Rumen fermentation parameters were also not affected by treatment (P > 0.05) or level of inclusion (P > 0.05) in either experiment. Additionally, particle size had no effect on any measured parameters (P > 0.05). Subsequently, two RUSITEC experiments evaluated: 1) three pine-based biochars (CP016, CP023, CP028), and 2) three spruce-based biochars treated post-pyrolysis with salt (ZnCl2) or acids (HCl/HNO3 or H2SO4), respectively. In both experiments, biochar was included in a barley silage-based diet at 2 % of diet DM. Biochar did not affect (P > 0.05) nutrient disappearance parameters (DM, OM, CP, NDF, ADF or starch disappearance), total gas or CH4 production in either experiment (P > 0.05). Rumen fermentation parameters (P > 0.05), total protozoa counts (P > 0.05) and microbial protein synthesis were also unaffected (P > 0.05). Lastly, alpha and beta diversity and rumen microbiota families were unaffected by biochar (P > 0.05), except for family Rikinellaceae. In conclusion, biochar did not offer the potential to mitigate enteric CH4 emissions nor improve rumen fermentation parameters in a barley silage-based diet in either batch culture or RUSITEC.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».