Current Perspectives on Achieving Pronounced Enteric Methane Mitigation From Ruminant Production
Notice bibliographique
Résumé
Limiting global warming to 1.5°C above pre-industrial levels by 2050 requires achieving net zero emissions of greenhouse gases by 2050 and a strong decrease in methane (CH4) emissions. Our aim was to connect the global need for mitigation of the emissions of greenhouse gases and enteric CH4 from ruminant production to basic research on the biological consequences of inhibiting rumen methanogenesis in order to better design strategies for pronounced mitigation of enteric CH4 production without negative impacts on animal productivity or economic returns. Ruminant production worldwide has the challenge of decreasing its emissions of greenhouse gases while increasing the production of meat and milk to meet consumers demand. Production intensification decreases the emissions of greenhouse gases per unit of product, and in some instances has decreased total emissions, but in other instances has resulted in increased total emissions of greenhouse gases. We propose that decreasing total emission of greenhouse gases from ruminants in the next decades while simultaneously increasing meat and milk production will require strong inhibition of rumen methanogenesis. An aggressive approach to pronounced inhibition of enteric CH4 emissions is technically possible through the use of chemical compounds and/or bromoform-containing algae, but aspects such as safety, availability, government approval, consumer acceptance, and impacts on productivity and economic returns must be satisfactorily addressed. Feeding these additives will increase the cost of ruminant diets, which can discourage their adoption. On the other hand, inhibiting rumen methanogenesis potentially saves energy for the host animal and causes profound changes in rumen fermentation and post-absorptive metabolism. Understanding the biological consequences of methanogenesis inhibition could allow designing strategies to optimize the intervention. We conducted meta-regressions using published studies with at least one treatment with >50% inhibition of CH4 production to elucidate the responses of key rumen metabolites and animal variables to methanogenesis inhibition, and understand possible consequences on post-absorptive metabolism. We propose possible avenues, attainable through the understanding of biological consequences of the methanogenesis inhibition intervention, to increase animal productivity or decrease feed costs when inhibiting methanogenesis.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».