Sustainable intensification of livestock systems using forage legumes in the Anthropocene
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sustainable intensification of livestock systems implies greater efficiency in resource utilization resulting in greater output of products and other ecosystem services per unit of resource input. Integrating forage legumes into livestock systems is a viable way to reduce the input of industrial N fertilizer, reducing the use of fossil fuels and helping to mitigate global warming, a major problem during the Anthropocene. Some forage legumes have greater concentrations of secondary compounds, such as condensed tannins, that might reduce the emission of greenhouse gases (GHG) from ruminant eructation and excreta. Furthermore, forage legumes might enhance cattle performance because of greater nutritive value, resulting in greater production per unit of GHG released. Shortening the production cycle and improving cattle reproductive efficiency could have a major impact on reducing the overall carbon footprint of the system. Grazing systems with more diversified plant species are typically more resistant and resilient, adapting to current climate changes during the Anthropocene. Novel technologies might accelerate the development of future grazing systems using forage legumes as a key component. Breeding efforts for the next‐generation legumes must focus on adaptation and potential use for mitigation of negative environmental impacts. There are examples of successful integration of forage legumes into livestock systems in different regions of the world, with a major reduction in off‐farm inputs and maintaining the system productive. These successful examples could be used to increase adoption and improve the efficiency of current livestock 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».