PSVIII-19 Assessing methane and carbon dioxide production in beef cows across diverse foraging conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Beef cattle grazing across more than 40M ha of Canada’s grasslands is economically significant yet contributes to methane (CH4) emissions. Accurately measuring CH4 emissions across diverse environments presents substantial challenges. Our study investigated CH4 and carbon dioxide (CO2) production in 3-yr-old pregnant crossbred beef cows (n = 30) across different phases of the beef production cycle, including in drylot and while grazing on native rangeland, in Western Canada’s Aspen Parkland region using the GreenFeed Emissions Monitoring System (GEM). During the January to March drylot phase, enteric CH4 and CO2 production of the cows were monitored for 63 d in consort with feed efficiency testing while consuming a mixed oat-barley silage diet. Following this, cows were categorized into three distinct groups based on the standard deviation (SD) of CH4 yield [gּ kg−1 dry matter intake (DMI)]: Low (< 0.5 SD; n = 11), Medium (± 0.5 SD; n = 10), and High (> 0.5 SD; n = 9). Post-calving, cows and calves transitioned to native pastures for CH4 and carbon dioxide (CO2) assessment across three distinct foraging conditions: high-quality, high-quantity forage in summer (SUM; 50 d); moderate-quality, high-quantity forage in September (SEP; 22 d); and finally, low-quality, low-quantity forage in October (OCT; 22 d). We hypothesize that ranking cows based on their CH4 yield (gּ kg−1 DMI) in drylot settings may have the potential to reflect their CH4 production (g/d) during grazing conditions, even without feed intake data. Data were analyzed using the PROC MIXED procedure of SAS to examine CH4 production among cows categorized by their assigned ranking. Spot CH4 and CO2 measurements totaled 1,242, 1,145, and 1,205 for the SUM, SEP, and OCT, production phases, respectively. Average daily visits to GEM units were 1.4 ± 0.1, 1.84 ± 0.1, and 1.96 ± 0.1 for the corresponding phases. While High CH4-ranked cows had methane production similar to Low CH4-ranked cows (234.8 ± 8.2 vs. 235.0 ± 6.0 g/d, respectively), the Medium group had significantly greater methane production (260.5 ± 6.2 g/d; P = 0.008) than the Low and High CH4 groups. Furthermore, significant interactions were observed between CH4 ranking groups and CH4 production during the grazing phase (P = 0.035). Cows in the Medium CH4 group emitted greater amounts of CH4 compared with the High group in SUM (288.2 ± 9.3 vs. 247.0 ± 14.1 g/d) and to the Low group in SEP and OCT (276.5 ± 6.6 vs. 238.1 ± 6.3, and 216.7 ± 7.2 vs. 191.8 ± 7.5 g/d, respectively). In conclusion, the drylot CH4 ranking may hold promise in predicting outcomes for both Low and Medium CH4-ranked groups during grazing phases. However, High CH4-ranked cows had decreased methane production, likely influenced by grazing-induced changes in feed intake and individual feeding behaviors, prompting further exploration.
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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 ».