Feeding Management Strategies to Mitigate Methane and Improve Production Efficiency in Feedlot Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Mitigation of greenhouse gases and decreasing nutrient excretion have become increasingly important goals for the beef cattle industry. Because feed intake is a major driver of enteric CH4 production and nutrient excretion, feeding management systems could be important mitigation tools. Programmed feeding uses net energy equations to determine the feed required to yield a specific rate of gain, whereas restricted feeding typically involves decreasing intake relative to the expected or observed ad libitum intake. In the context of growing/finishing systems typical of those in the United States and Western Canada, experimental results with programmed and restricted feeding have often shown decreased overall feed intake and increased gain efficiency relative to ad libitum feeding, but too much restriction can negatively affect harvest weight and associated carcass quality. Slick feed bunk management is a time-based restriction that limits day-to-day variation in feed deliveries, but the effects on intake and performance are not well defined. Simulations to estimate enteric CH4 emission and nitrogen excretion indicated that programmed feeding of a high-grain diet could appreciably decrease CH4 emissions and nitrogen excretion compared with traditional growing programs based on high-forage diets. For feedlot finishing, programming gain for a portion of the feeding period will decrease CH4 emission and N excretion only if cattle perform better than expected during the programmed phase or if compensatory growth occurs when cattle are transitioned to ad libitum feeding. Optimal approaches to implement programmed or restricted feeding that will yield increased efficiency should be the subject of future research in this area.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».