The Effect of Manure from Cattle Fed Barley- vs. Corn-Based Diets on Greenhouse Gas Emissions Depends on Soil Type
Notice bibliographique
Résumé
Efforts to reduce greenhouse gas (GHG) emissions from cattle production have led to modifications of livestock diet composition aimed at reducing CH4 emissions from enteric fermentation. These diet modifications can result in varied manure types that may differentially affect GHG emissions when applied to soil. The purpose of this experiment was to examine the effect of different manure types on GHG emissions. We conducted an incubation experiment, comparing the manure from livestock fed a corn-based diet (CM) to that from livestock fed a traditional barley-based diet (BM). The manures were applied to three soil types (with varied soil fertility and pH) and compared to a control (without manure application). Carbon dioxide (CO2) emissions were greater from CM than from BM across all soil types (29.1 and 14.7 mg CO2-C kg−1, respectively). However, CM resulted in lower N2O emissions relative to BM in the low fertility soil (4.21 and 72.67 μg N2O-N kg−1, respectively) and in lower CH4 emissions relative to BM in the two acidic soils (0.5 and 2.5 μg CH4-C kg−1, respectively). Total GHG emissions (sum of CO2, N2O, and CH4) were similar between CM and BM across all soil types, but CM (unlike BM) had 52–66% lower emissions in the low fertility soil relative to both CM and BM in the high fertility soil. Our study shows that manure and soil type interact to affect GHG emissions and that CM may mitigate N2O emissions relative to BM when applied to low fertility soils.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».