PSXIV-7 Performance and environmental benefits from biochar supplementation in beef cattle grazing systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Reducing greenhouse gas (GHG) emissions from beef cattle production systems has continuously been recognized as an important strategy to help mitigate climate change. This experiment was conducted to determine the optimum inclusion level of biochar (Oregon Biochar Solution, White City, OR) in the diet to reduce enteric methane (CH4) emissions from beef cows. Biochar is a stable form of carbon produced through low-oxygen and high-temperature pyrolysis of organic matter (typically forestry waste). Using a 4 x 4 Latin square design, pregnant beef cows (n = 8) of similar weight and stage of pregnancy were supplemented with biochar daily at 0, 1, 2, or 3% of total dry matter intake (DMI). Biochar was added to a pellet containing 45% biochar, 42.5% wheat midds, 10% canola oil, and 2.5% dry molasses to facilitate ease of feeding and encourage biochar consumption. Each 21-day period consisted of 14 days for diet adaptation and 7 days for data collection. Enteric gas emissions were measured using C-Lock GreenFeed trailers (C-Lock Inc., Rapid City, SD, USA) and DMI was collected using Insentec feeders (Insentec, Voorsterweg, The Netherlands). Enteric CH4 emissions expressed in g CH4/day, g CH4/kg DM, and g CH4/kg BW were not affected by biochar supplementation (P ≥ 0.41), although the 3% inclusion was numerically lowest. For all parameters expressing CH4 emissions, linear and quadratic effects for inclusion rate were not significant (P ≥ 0.19). Dry matter intake and cow body weights were not affected by biochar supplementation (P ≥ 0.34). These results suggest that biochar was ineffective for reducing CH4 emissions from beef cows fed a high forage diet (50% haylage, 30% straw, 17% corn silage) with no effects on animal performance. Further research should investigate whether type of biochar or higher inclusion levels of biochar can reduce CH4 emissions from beef cattle.
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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) | 0,001 | 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 ».