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Enregistrement W4412827732 · doi:10.1016/j.spc.2025.07.009

Global analysis of nutritional strategies to mitigate the environmental impacts of dairy production: the case of supplementing diets with microencapsulated B vitamins

2025· article· en· W4412827732 sur OpenAlexafffundabout
Prince Agyemang, Ebenezer Miezah Kwofie, Ludovic Lahaye, Melissa Otis, Victoria Asselstine, A. I. Payne, Greg Thoma

Notice bibliographique

RevueSustainable Production and Consumption · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensCegep de Saint HyacintheMcGill University
Organismes subventionnairesMitacsJefo Nutrition
Mots-clésProduction (economics)Food scienceMilk productionBiotechnologyBusinessChemistryEconomicsBiologyAnimal scienceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last decade, policymakers and dairy producers worldwide have faced the challenge of reducing the environmental impact of dairy production while continuing to meet societal needs for high-quality and nutritious protein sources. Given this, the objective of the present study was to assess the net environmental impact of adopting different nutrition strategies with and without supplementing rumen-protected B vitamins (RPBV, B vitamins that are microencapsulated to bypass rumen degradation in cows and be absorbed in the small intestines) in dairy milk production. Seven representative regional dairy production systems across the United States, Canada, Mexico, Chile, Colombia, Australia, and France were investigated, utilizing a total mixed ration (TMR) feeding program supplemented with 3 g of RPBV. The estimated climate change impact scores for all control production scenarios ranged from 1.08 to 1.65 kg CO 2 -eq/kg fat protein-corrected milk (FPCM). However, the impact of climate change per kg of FPCM decreased by 5.6–18.0 % when RPBV was supplemented on top of the TMR feeding program. The highest and lowest climate change impact reductions were observed for the RPBV production scenarios in Mexico and Colombia, where the impacts decreased from 1.65 to 1.36 kg CO 2 -eq/FPCM and from 1.49 to 1.41 kg CO 2 -eq, respectively. Additionally, the impacts of agricultural land use, water consumption, and acidification, as well as eutrophication potential, were reduced by 3.0–16.3 % (with an average reduction of 7.4 % across all scenarios) when the TMR feeding programs were supplemented with 3 g of RPBV. The observed impact reduction could be attributed to improvements in milk production, which varied across different regions, with milk yields ranging from 3.3 % to 19.4 % above those of the control production scenario. Additionally, there were reductions in enteric methane (up to 2.4 %) and nitrogen emissions (up to 10 %). In dairy cows, RPBV acts as an enzyme co-factor at the cellular level by improving the efficiency of key pathways involved in energy, fat, and protein metabolism, which consequently increases milk yield and feed efficiency. The manufacturing and transportation of RPBV to the seven regional destinations examined in the current study had a minimal impact on the total environmental footprint of dairy production systems. The null hypothesis was rejected, indicating significant differences in results, as the p-value for all impacts and pairs (control and RPBV scenarios per 500 Monte Carlo runs) was less than 0.05, which is considered statistically significant. Overall, supplementation with RPBV constitutes a valuable nutritional strategy to support ongoing efforts and innovations in driving sustainable dairy production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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