218 Methane and Carbon Dioxide Emissions from Crossbred Beef Cattle Fall-Grazed on Native Aspen Parkland Pastures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over 20 M ha of grazing land is utilized for beef production in western Canada, significantly contributing to the Canadian economy. Cattle are recognized for contributing to methane (CH4) and carbon dioxide (CO2), and individual animal contribution varies with several factors, one of them being feed efficiency as measured using residual feed intake adjusted for off-test backfat thickness (RFIfat). Given that commercial cattle spend a large portion of their production lifecycle grazing on diverse pastures in western Canada, understanding whether and how RFIfat measured in drylot and CH4 emissions reflect animal performance on pasture remains essential. This study quantified CH4 and CO2 production from beef cattle while grazing diverse diets on open-range aspen parkland pastures during fall. Cattle had been previously measured for RFIfat in drylot. Production of CH4 and CO2 (g/day) from crossbred beef cows (n = 22, with a range of -2.2 to +1.3 kg DM/day in RFIfat) and replacement heifers (n = 15; with a range of -2.6 to + 3.0 kg DM/day in RFIfat) were monitored using the GreenFeed emissions monitoring system over 40 days while grazing on native rangeland (70 ha) in the fall of 2022. Fall grazing was divided into two 20 ± 1 day' grazing periods; 20 days in September (SEP) vs. 20 days in October (OCT). Total spot measurements of CH4 and CO2 emissions in SEP and OCT were 1,096 vs. 1,054 for cows and 644 vs. 571 for heifers, respectively. The average number of daily visits per animal to the GreenFeed unit for cows and heifers were 2.8 ± 0.1 vs. 2.5 ± 0.1 in SEP, and 2.5 ± 0.1 vs. 2.0 ± 0.1 in OCT, respectively. Cows had greater average daily CH4 (SEP: 268.4 ± 6.1 vs. 196.1 ± 4.3; OCT: 243.9 ± 6.1 vs. 185.0 ± 4.3 g/day) and CO2 emission (SEP: 9,105.0 ± 143.1 vs. 6,485.3 ± 108.6; OCT: 8,544.3 ± 143.2 vs. 6,308.7 ± 108.9 g/day) than heifers (all P < 0.01). A negative relationship was evident between the CH4 emission and RFIfat in heifers (SEP: R2 = 0.043 vs. OCT: R2 = 0.014; P < 0.01), as well as CO2 emission and RFIfat (SEP: R2 = 0.083 vs. OCT: R2 = 0.020; P < 0.01), although the amount of variation explained by RFIfat is very small and is in disagreement with previous data. We speculate that the decline in CH4 and CO2 emissions from cattle in Oct might be due to various factors, including but not limited to changes in overall intake, daylight hours, air temperature, plant community, feeding and ruminating patterns, and rumen microbial profiles. Further analysis of forage quality, step counts, and GPS location, as well as rumen bacterial community, may shed more light on methane production in the fall.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».