Breeding for sustainability: Development of an index to reduce greenhouse gas in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
• The index includes traits for emissions, efficiency, and longevity. • The index reduces emissions by 169 kg CO 2 equivalents per SD of selection. • Adding a methane trait further reduces emissions by 30 kg CO 2 equivalents yearly. • Omission of methane traits weakens cows’ genetic ability to cut methane output. • Genetic selection cuts dairy emissions with minimal extra cost or labour for farmers. Several genetic selection strategies can be incorporated into dairy cattle breeding programmes to target a reduction in greenhouse gas ( GHG ) emissions and provide a mitigation strategy with only modest additional cost, or labour expense, to the dairy producer. This can be achieved by targeting genetic progress in a specific trait (i.e. methane) or by building selection indexes that balance economic gain and environmental impact for more conventional traits, or both. Various countries have initiated efforts to incorporate emission-related traits into their national selection indexes. The strategies for reducing emissions vary due to system-specific objectives and limitations, ranging from specific methane breeding values to broader sustainability indexes. While methane breeding values may not be commercially available in most cases, Canada has taken the lead as the first country to release a methane breeding value, developed using mid-IR spectral data from milk samples and GreenFeed phenotyped Holstein cows, and develop a GHG index which includes a direct methane trait. The GHG index proposed for commercialisation is expected to reduce emissions per cow per year by 168 kg CO 2 e per SD of index, and is composed of Herd Life, Feed Efficiency, Methane Efficiency, and Body Maintenance Requirement traits. The reduction in emissions is largely driven by a genetic gain in Methane Efficiency and Body Maintenance Requirements, with results indicating that omission of a direct methane trait from the index would lead to an unfavourable response in individual cow’s own genetic potential to reduce enteric methane output. Other countries are also progressing on this front; Spain has developed a methane estimated breeding value ( EBV ) and the Netherlands and Denmark are set to publish methane EBV in 2025. Motivation for the use of GHG indexes is strengthening in high−income countries. This motivation could be greatly accelerated if auditable, transparent and scientifically robust ways of recognising emissions changes due to genetic selection were developed. Ideally, these methods would support both national policy setting and supply agreements with milk processors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».