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Enregistrement W4379598981 · doi:10.1093/jas/skad181

Methane emissions and 13C composition from beef steers consuming binary C3–C4 diets

2023· article· en· W4379598981 sur OpenAlexaff
David M. Jaramillo, Martin Ruiz‐Moreno, João Vendramini, Lynn E. Sollenberger, Nicolás DiLorenzo, Luana M. D. Queiroz, Erick R. S. Santos, Liza Garcia, Daciele S. Abreu, José Carlos Batista Dubeux

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésComposition (language)Animal scienceMethaneBeef cattleFood scienceChemistryBinary numberBiologyMathematicsOrganic chemistryArithmeticArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improvements in forage nutritive value can reduce methane emission intensity in grazing ruminants. This study was designed to evaluate how the legume rhizoma peanut (Arachis glabrata; RP) inclusion into bahiagrass (Paspalum notatum) hay diets would affect intake and CH4 production in beef steers. We also assessed the potential to estimate the proportion of RP contribution to CH4 emissions using δ13C from enteric CH4. Twenty-five Angus-crossbred steers were randomly allocated to one of five treatments (five steers per treatment blocked by bodyweight): 1) 100% bahiagrass hay (0%RP); 2) 25% RP hay + 75% bahiagrass hay (25%RP); 3) 50% RP hay + 50% bahiagrass hay (50%RP); 4) 75% RP hay + 25% bahiagrass hay (75%RP); 5) 100% RP hay (100%RP). The study was laid out using a randomized complete block design, and the statistical model included fixed effect of treatment, and random effect of block. Methane emissions were collected using sulfur hexafluoride (SF6) technique, and apparent total tract digestibility was estimated utilizing indigestible neutral detergent fiber as an internal marker. A two-pool mixing model was used to predict diet source utilizing CH4 δ13C. Inclusion of RP did not affect intake or CH4 production (P > 0.05). Methane production per animal averaged 250 g CH4/d and 33 g CH4/kg dry matter intake, across treatments. The CH4 δ13C were -55.5, -60.3, -63.25, -63.35, and -68.7 for 0%RP, 25%RP, 50%RP, 75%RP, and 100%RP, respectively, falling within the reported ranges for C3 or C4 forage diets. Moreover, there was a quadratic effect (P = 0.04) on the CH4 δ13C, becoming more depleted (e.g., more negative) as the diet proportion of RP hay increased, appearing to plateau at 75%RP. Regression between predicted and observed proportions of RP in bahiagrass hay diets based on δ13C from CH4 indicate δ13C to be useful (Adj. R2 = 0.89) for predicting the contribution of RP in C3-C4 binary diets. Data from this study indicate that, while CH4 production may not always be reduced with legume inclusion into C4 hay diets, the δ13C technique is indeed useful for tracking the effect of dietary sources on CH4 emissions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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