Feed and land requirements for livestock production in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Meeting the future global demand for livestock products is dictated, in part, by a sufficient animal feed supply. Quantifying national feed demand and associated land needs is critical to the assessment of feed security and the impact of livestock on the environment. Despite its importance, the Canadian national aggregate feed demand for livestock production was last estimated in 2001. This study provides methodology to estimate forage, grain, processing co-product and by-product feed needs and land use for animal agriculture (beef, bison, dairy, goats, sheep, horses and ponies, pigs, poultry, and aquaculture) in Canada. Based on 2016 livestock inventory data, the annual feed DM demand estimate was 64.0 Mt, which would require 17.9 Mha of agricultural land, assuming no feed imports. Feed, DM basis, consumed by farm animals was comprised of forages (68.7%), grains (24.9%), and agro-processing co-products and by-products including crop residue and straw used as feed (6.4%). Ruminant livestock (beef, bison, dairy, goats, and sheep) accounted for the greatest portion of feed demand on a DM basis (79.1%), followed by pigs (9.7%) and poultry (6.3%). This methodology can inform assessments of current and future feed and land needs, and potential impacts of shifting land use from feed production to food crops for human consumption or other land uses supporting human activities.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».