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Enregistrement W6960000222 · doi:10.1139/cjas2013-193

Whole-farm greenhouse gas emissions from a backgrounding beef production system using an observation-based and model-based approach

2014· article· en· W6960000222 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSynthesis and Reactions of Organic Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasManureClimate changeFertilizerManure managementBeef cattlePastureNitrous oxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stewart, A. A., Alemu, A. W., Ominski, K. H., Wilson, C. H., Tremorin, D. G., Wittenberg, K. M., Tenuta, M. and Janzen, H. H. 2014. Whole-farm greenhouse gas emissions from a backgrounding beef production system using an observation-based and model-based approach. Can. J. Anim. Sci. 94: 463-477. Backgrounding, raising weaned beef cattle in preparation for finishing in a feedlot, is a common practice in western Canadian beef production systems. The objectives of this study were: (i) to assess the whole-farm greenhouse gas (GHG) emissions from a pasture-based backgrounding system using an observation-based and model-based approach and (ii) to compare model-based estimated emissions with observation-based emissions from the key components of the farm, in order to identify the knowledge gaps that merit further study. For the observation-based approach, emissions were garnered from a multi-disciplinary field study that examined three fertility treatments applied to the pasture grazed by beef cattle: (i) no liquid hog manure application (control); (ii) split application of liquid hog manure, half applied in fall and half in spring (split) and (iii) single spring application of liquid hog manure (single). The model-based approach used a systems-based model, adapted from Intergovernmental Panel on Climate Change algorithms, to estimate annual net farm GHG emissions from the three fertility treatments and a hypothetical synthetic fertilizer treatment. Total farm emissions included methane (CH4), nitrous oxide (N2O) emissions from farm components and carbon dioxide (CO2) emissions from energy use. Net farm GHG emissions using the observation-based approach ranged from 0.4 to 2.2 Mg CO2 eq ha-1 and from 4.2 to 6.5 kg CO2 eq kg-1 liveweight gain exported; the model-based approach resulted in net farm emissions ranged from 0.6 to 3.7 Mg CO2 eq ha-1 and from 7.0 to 12.9 kg CO2 eq kg-1 liveweight gain exported. Except in the control treatment, both enteric CH4 and soil N2O emissions were the major contributors to total farm emissions. Emissions intensity for the hypothetical synthetic fertilizer treatment (9.4 kg CO2 eq kg-1 liveweight gain) was lower than for the split and single scenarios. Although individual GHG emission estimates varied appreciably, trends in emissions intensity were similar between the two approaches. Efforts to reduce GHG emissions should be directed towards components such as enteric CH4 and soil N2O, which have larger impacts on overall system emissions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,307
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,054 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle