Review: Effect of breeding strategies, feeding and manure management, to mitigate methane emissions in dairy cattle farming: an overview and the road ahead
Notice bibliographique
Résumé
• Dairy production significantly contributes to CH 4 emissions. • Selective breeding for lower emissions is a promising strategy. • Storage and temperature are pivotal for reducing manures’ CH 4 emissions. • Some feed additives show promising results for reducing CH 4 emissions. • Combined approaches have the potential to reduce CH 4 emissions in dairy farming. Ruminant production systems, in particular those involving cattle, play a substantial role in greenhouse gas emissions, particularly because of the amount of methane ( CH 4 ) that they eruct. Here, we describe and incorporate the most relevant interdisciplinary approaches to mitigating CH 4 emissions in dairy cattle farming. We examine genetic selection for reduced daily CH 4 production, including key methods (direct measurement and mid-infrared spectroscopy predictions) now being integrated into breeding goals in some countries (e.g., Canada). We also evaluate feeding interventions, such as forage digestibility improvements and the use of additives (tannins, algae, and specialised compounds like 3-nitrooxypropanol), which may reduce CH 4 production in the rumen. Finally, we discuss manure management strategies (anaerobic digestion, reduced storage time, lower temperature) that can mitigate CH 4 release. By combining these approaches, producers can potentially reduce CH 4 emissions per unit of milk while maintaining productivity. However, important challenges persist — such as scaling up breeding practices without simply shifting emissions to beef systems, and verifying long-term impacts of dietary additives. We conclude that integrated breeding, feeding, and manure management strategies, supported by robust research and policy incentives, are essential for curbing dairy CH 4 emissions while ensuring sustainable milk production worldwide.
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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) | 0,000 | 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 ».