MANURE MANAGEMENT STRATEGIES TO MITIGATE EMISSIONS IN PIG AND POULTRY PRODUCTION: INSIGHTS FROM LIFE CYCLE ASSESSMENT STUDIES
Notice bibliographique
Résumé
The intensification of pig and poultry production has raised growing concerns over their environmental footprint, particularly related to ammonia and greenhouse gas emissions. In this context, improved manure management practices play an important role in mitigating these emissions to enhance the sustainability of livestock systems. This review synthesizes current knowledge on manure management strategies for reducing such emissions and their integration into Life Cycle Assessment (LCA) studies in pig and poultry production. It explores the interactions of several practices, highlighting mitigation strategies such as anaerobic digestion, composting, and manure incorporation. Furthermore, the integration of these strategies into LCA frameworks is discussed, emphasizing how methodological choices may affect results. Although anaerobic digestion and improved application techniques consistently show potential for emission reduction, some trade-offs remain critical. By identifying effective mitigation strategies and emphasizing the importance of holistic LCA approaches, this review provides insights to guide the development of more sustainable practices. This highlights the need for science-based manure management strategies to support sustainable pig and poultry production. Future research should focus on standardizing LCA approaches, considering underexplored impacts such as odor, antimicrobial residues, and biodiversity, while advancing cost-effective mitigation strategies and regionally adapted solutions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».