Evaluation of Seaweed-Based Feed Additive on Enteric Methane Emissions of Grazing Heifers
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the impact of a seaweed-based feed additive (SBFA) on enteric methane emissions in grazing heifers. Two groups of heifers (n = 11 per group) were maintained on tame pasture under identical conditions. The trial consisted of three phases: a two-week baseline period, a two-week adaptation period, and a seven-week full-dose period. During adaptation, the treatment group received SBFA once daily, with the dosage gradually increased to a target dose of 280 mg bromoform/head per day. This full dose was administered throughout the final phase. Enteric emissions of methane were continuously monitored using the GreenFeed emission monitoring system. During the baseline period, gas emissions were not different between the groups (p = 0.75); however, during the adaptation (p = 0.08) it tended to be lower in the SBFA group compared to the control, and during the full-dose period, methane emissions in the SBFA treatment group were significantly (p < 0.01) lower than in the control group (p < 0.01), averaging 53.7 g/d versus 203.2 g/d, corresponding to a 73.6% reduction in methane. Additionally, a prolonged suppression effect was observed, with methane emissions in the treatment group remaining low for three days after removal of the SBFA compared to the control group (p < 0.01), and on day 4 after the removal, the SBFA treatment group still tended (p = 0.07) to be lower than the control group. These findings indicate that SBFA, when administered once daily, has significant potential for mitigating enteric methane emissions in grazing cattle.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».