Manure methane emissions over three years at a swine farm in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Swine manure is kept in outdoor storage facilities until it is applied to cropland. Anaerobic conditions facilitate microbial methane (CH 4 ) production at a rate that depends on temperature. Manure CH 4 emissions can be the largest contributor to the carbon footprint of pork production. Despite the importance of CH 4 , its actual emissions in cold temperate climates are highly uncertain. This study measured emissions from a single‐cell earthen manure storage facility at a commercial swine farm near Brandon, Manitoba, Canada, for 3 yr. Complimentary laboratory measurements were done to assess CH 4 potential (B 0 ). The manure storage regularly received manure from the barn and was only emptied in October. In the summer, manure temperature was usually lower than the air temperature, with the manure temperature (averaged across depths) warming to between 15 and 18.5 °C for only 9 wk. Emissions of CH 4 were low, with the CH 4 conversion factor being between 3.0 and 11.0%, depending on the year (using the IPCC 2019 default B 0 ). Scaled by the number of swine reaching market weight (125 kg) each year, CH 4 emissions were between 250 and 902 g CH 4 animal −1 . Laboratory measurements of CH 4 production potential scaled by VS were 335 ml CH 4 g −1 VS at 37 °C, perhaps lower than the IPCC 2019 default value due to barley ( Hordeum vulgare L.) in the ration and degradation in the under‐barn pit prior to transfer outdoors. Taken together, the low manure temperatures, short warm season, and barley in the ration suggest that emissions from swine manure in cold climates like western Canada are considerably lower than previously estimated based on default factors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».