Effect of Biochar Supplementation on Grazing Beef Cow and Calf Performance, Enteric Methane and Carbon Dioxide Emissions, Fecal Egg Counts and Fecal Nutrient Composition
Notice bibliographique
Résumé
A three-year beef cow grazing study (2020-2022) was conducted to evaluate the effects of biochar supplementation on grazing cow performance, ruminal fermentation, fecal egg and oocyst count, fecal nutrient composition, and enteric methane (CH4) and carbon dioxide (CO2) emissions. Each year, forty-eight spring-calving Angus beef cows (BW = 669 ± 95 kg; mean ± STD) stratified by BW, were randomly assigned to 1 of 2 treatments. Treatments included either (i) pelleted supplement with biochar (Biochar; 405 g/d) inclusion at 2.2% of DMI or (ii) control pellet (Control; base fiber - no biochar). Twenty-four ha meadow bromegrass (Bromus riparius Rehm.)-alfalfa (Medicago sativa L.) paddocks (8.6% CP, 51.1% TDN) were assigned to each treatment group for the 92-d grazing trial. Enteric CH4 and CO2 emissions were measured using SF6 tracer gas technique. Cow and calf performance, rumen fluid parameters were not (p > 0.05) affected by biochar supplementation. During trial biochar supplementation reduced fecal oocyst (Eimeria spp.) count (p < 0.011; 3.9 vs. 15.0 count/g DM) but increased carbon:nitrogen ratio (p < 0.029; 26.1 vs. 21.3) relative to initial measurements. The enteric methane emission reduction in response to biochar supplementation at 2.2% of DMI, was negligible (~6.0% reduced compared to control).
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».