Sustainable livestock production by utilising forages, supplements, and agricultural by-products: Enhancing productivity, muscle gain, and meat quality – A review
Notice bibliographique
Résumé
Global food consumption is rising due to population growth and increased demand for animal protein, necessitating sustainable livestock production systems. This paper examines strategies to address inefficiencies in meat production, including high resource use and environmental impacts, by utilising low-value feedstuffs, agricultural by-products, and innovative supplements. A comprehensive literature review was conducted, synthesising recent research from databases such as Scopus and Web of Science, focusing on forage-based diets, grain supplements, marine-derived additives, agrifood by-products, and micronutrient interventions. Findings reveal that forage-based diets enhance health-enhancing fatty acids in ruminant meat, while marine supplements like Asparagopsis seaweed may reduce methane emissions without compromising meat safety. Agricultural by-products, such as grape pomace and olive cake, improve oxidative stability and fatty acid profiles, aligning with circular economy principles. Mineral and vitamin supplementation, including selenium and vitamin E, boosts antioxidative capacity, extending meat shelf life and retail storage quality. However, outcomes depend on feed type, inclusion levels, and animal species, with antinutritional factors requiring careful management to avoid metabolic disorders. The review concludes that integrating diverse feed resources, such as forages, marine additives, and by-products, can enhance sustainability, reduce environmental footprints, and improve meat quality. Strategic implementation of these practices, tailored to regional feed availability and livestock needs, is critical for balancing economic viability, ecological resilience, and nutritional enhancement in future food 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».