72 Environmental impacts associated with the removal of productivity enhancing technologies from three different post-weaning feed management strategies in Saskatchewan: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this research was to examine the use of productivity enhancing technologies (PETs) and post-weaning management on the environmental impacts of beef steers in western Canada. The PETs considered in the current study included ionophores (i.e., monensin, 33 ppm) and hormone implants (i.e., Ralgro, 36 mg zeranol). The production management systems considered were direct finishing (Heavy), confined backgrounding prior to finishing (Medium), and confined and pasture-based backgrounding prior to finishing (Light). The objectives were to model and compare environmental outcomes [greenhouse gas emissions (GHG), ammonia (NH3) emissions, land requirements and water use] using a whole-farm perspective and better understand the environmental footprint of the Canadian beef industry. Compared with natural steers, PETs led to a 10 to 13% reduction in GHG emissions (CO2e kgּ boneless beef-1), a 10 to 32% decrease in NH3 emissions (kg NH3ּּ kg boneless beef-1), a 9 to 22% reduction in land use (haּ kg boneless beef-1) and 12 to 25% decrease in water (m3ּ kg boneless beef-1) use. Direct finishing compared with backgrounded, and 2-stage backgrounded steers reduced GHG by 32% and 39% kg CO2eּ kg boneless beef-1, NH3 emissions by 36% and 52% kg NH3ּ kg boneless beef-1, land requirements by 25% and 73% haּ kg boneless beef-1 and water use by 18% and 51% m3ּ kg boneless beef-1, respectively. Varying post-weaning strategies allows producers to value-add (additional weight through backgrounding) and maximize the use of available feed (grazing). The full environmental impacts of removal of PETs from Canadian beef production must consider a whole-systems approach including economic viability, ecosystem services, as well as consumer demand and social acceptance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».