43 Approaches for improving nitrogen utilization efficiency and environmental sustainability of pork production systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nitrogen (N) is an essential element for life, but due to its inefficient utilization, N waste and emissions generated have exceeded the planetary boundaries and ability of the Earth to effectively overcome these environmentally detrimental effects. Global food animal production contributes 29 to 34% of total global N emissions, with pork supply chains contributing about 16% of these emissions. Life cycle N use efficiency (NUE) of U.S. pork production is only about 56%, which is similar to broiler (55%) and egg (50%) production, but greater than beef (10%) and milk (31%) production. However, only about 10 to 44% of dietary N is converted into edible pork products. While genetic improvement has increased NUE associated with improved lean growth rate, improvement in litter size has led to an increased proportion of low-birth-weight pigs that have reduced NUE. Although metabolic modifiers including porcine somatotropin, ractopamine, and immunocastration improve NUE, they are not feasible or acceptable to consumers in many countries. Separate sex feeding and reducing market weight can also improve NUE. Ultimately feeding program design and implementation have the greatest potential to improve NUE because feed is associated with 70% of N emissions in pork production systems. Multi-objective feed formulation using Life Cycle Assessment environmental impact data of feed ingredients, precision feed formulation and feeding practices to overcome variability in digestible nutrient content of feed ingredients and nutritional requirements of pigs fed in groups, feed processing to enhance energy and nutrient digestibility, and minimizing feed wastage offer the greatest opportunity to improve NUE and environmental sustainability. There are substantial differences in greenhouse gas emissions and embedded water and land use associated with growing-finishing feeding programs depending on the dietary proportions of corn, soybean meal, distillers dried grains with solubles (DDGS), and crystalline amino acids among U.S. geographic regions. Furthermore, addition of thermally processed supermarket food waste to corn-soybean meal (CSBM) diets can significantly reduce environmental impacts and diet cost without compromising growth performance and carcass composition compared with current commercial feeding programs. Although growing-finishing feeding programs using CSBM diets with minimal crystalline amino acids result in greater N intake, N retained, and urinary N excretion compared with feeding low protein, crystalline amino acid supplemented (LP) diets, and diets containing 30% DDGS, growth performance and carcass composition are optimized and impacts on climate change, marine and freshwater eutrophication, and fossil resource are reduced by feeding CSBM diets compared with feeding LP or DDGS diets. Sourcing and using feed ingredients with reduced environmental impact metrics along with precision diet formulation and feeding practices to ensure “getting the right amount of energy and nutrients in the right feed fed to the right pigs at the right time” can improve NUE and environmental sustainability of pork production systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».