Systematic review for optimizing sample size in dairy cow methane emission studies in temperate regions: A comprehensive methodological approach
Notice bibliographique
Résumé
This research introduces a systematic framework for calculating sample size in studies focusing on enteric methane ( CH 4 , g/kg of DMI) yield reduction in dairy cows. Adhering to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, we conducted a comprehensive search across the Web of Science, Scopus, and PubMed Central databases for studies published from 2012 to 2023. The inclusion criteria were: studies reporting CH 4 yield and its variability in dairy cows, employing specific experimental designs (Latin Square Design ( LSD ), Crossover Design, Randomized Complete Block Design ( RCBD ), and Repeated Measures Design) and measurement methods (Open-circuit respirometry chambers ( RC ), the GreenFeed system, and the sulfur hexafluoride tracer technique), conducted in Canada, the United States and Europe. A total of 150 studies, which included 177 reports, met our criteria and were included in the database. Our methodology for using the database for sample size calculations began by defining 6 CH 4 yield reduction levels (5, 10, 15, 20, 30, and 50%). Utilizing an adjusted Cohen's f formula and a power analysis we calculated the sample sizes required for these reductions in balanced LSD and RCBD reports from studies involving 3 or 4 treatments. The results indicate that within-subject studies (i.e., LSD) require smaller sample sizes to detect CH 4 yield reductions compared with between-subject studies (i.e., RCBD). Although experiments using RC typically require fewer individuals due to their higher accuracy, our results demonstrate that this expected advantage is not evident in reports from RCBD studies with 4 treatments. A key innovation of this research is the development of a web-based tool that simplifies the process of sample size calculation (samplesizecalculator.ucdavis.edu). Developed using Python, this tool leverages the extensive database to provide tailored sample size recommendations for specific experimental scenarios. It ensures that experiments are adequately powered to detect meaningful differences in CH 4 emissions, thereby contributing to the scientific rigor of studies in this critical area of environmental and agricultural research. With its user-friendly interface and robust backend calculations, this tool represents a significant advancement in the methodology for planning and executing CH 4 emission studies in dairy cows, aligning with global efforts toward sustainable agricultural practices and environmental conservation.
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 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 | 0,272 | 0,511 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,036 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».