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Enregistrement W4387999688 · doi:10.1093/jas/skad341.050

50 Individual Precision Feeding can Greatly Reduce Global Warming, Eutrophication, and Acidification Environmental Impacts

2023· article· en· W4387999688 sur OpenAlexaffabout
C. Pomar, Bernard Goyette, Rajinikanth Rajagopal, Inês Andretta, María Ángeles Latorre, Aline Remus

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManure managementLife-cycle assessmentEnvironmental scienceLivestockManureEutrophicationAnimal scienceNutrientAgricultureAgricultural scienceFeed conversion ratioGlobal-warming potentialGlobal warmingEnvironmental engineeringAgronomyProduction (economics)BiologyEcologyGreenhouse gasClimate changeBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nitrogen and phosphorus excretion are among the primary potential sources of environmental contamination in growing-finishing pig operations. Nutrient excretion can be reduced by feeding pigs with daily tailored diets to their estimated nutrient requirements using individual precision feeding (IPF) techniques. The environmental impact of moving from conventional group 3-phase-feeding (CON) to IPF systems in Québec, Canada, was evaluated in this study using life-cycle analysis. A cradle-to-farm gate life-cycle analysis was conducted using Simapro software (v. 8.0.3.14; PRE Consultants, Amersfoort, The Netherlands). The model included inputs and outputs of each sub-phase: raw materials/feedstuffs production, feed mill processing transport, animal rearing (maternity, weaning, and fattening units), and manure spreading in all livestock productions. All feed ingredients originated from Quebec (Montérégie region) and agricultural practices were simulated using real management data from an average farm in Quebec. Based on observed pig growth data, the CON and IPF systems were compared in the growing-finishing phase (Andretta et al., 2016). The IPF diets were obtained by blending two feeds (i.e., A and B), while CON diets were formulated according to the ones used by the industry. The evaluated impact categories were global warming (GW), eutrophication (EU), and acidification (AC). The functional unit was 1 ton of feed at the feed mill gate, and 1 ton of pig live weight at the farm gate for finished pigs. A Monte Carlo analysis was performed to determine the uncertainty of the growth performance results. Feeding programs were compared with ANOVA. Corn was the ingredient with greater GW and AC impacts, therefore, diets with greater corn content were those with greater impacts in these categories. Feed B, which contained 83.2% of corn, resulted in impacts of 570 kg of CO2 eq., 8.21 kg SO2 eq. and 6,27 kg PO4 eq. Diets with greater EU impact were those with a greater percentage of soybean meal. Feed A contained 25.4% of this ingredient and impacted 554 kg of CO2 eq., 6,84 kg SO2 eq. and 7.05 kg PO4 eq. CON diets had environmental impacts between those of feeds A and B. Compared with CON, IPF decreased GW by 5.1%, AC by 14.2% and EU by 12.2%. IPF significantly reduced the environmental impact in all categories due to the more efficient use of nutritional resources. IPF is an effective alternative to improve the sustainability of growing-finishing pig operations in Québec and likely other regions using corn and soybean-based diets.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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