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Enregistrement W7018531777

Does pasture rejuvenation by sod-seeding with non-bloat legumes affect greenhouse gas emissions?

2024· dissertation· en· W7018531777 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPastureGreenhouse gasGrazingCarbon footprintLife-cycle assessmentForageLivestockClimate change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pasture rejuvenation through sod-seeding (i.e., the use a zero-till drill to place the seed directly into the soil) with non-bloat legumes, such as cicer milkvetch (Astragalus Cicer L.) or sainfoin (Onobrychis vicifolia Scop.), has emerged as a favored strategy for ranchers in the western Canadian prairies due to it being both time- and cost-effective. Meanwhile, this management also makes alterations to soil carbon and nitrogen cycling as well as to the diet of cattle grazing the pastures. Yet, our understanding on how these changes influence the greenhouse gas (GHG) budgets of the pastures remains limited. The goal of this research was to assess the impact of rejuvenating pastures by sod-seeding cicer milkvetch or sainfoin into a depleted meadow bromegrass-alfalfa mixed pasture on GHG emissions and their contribution to the total GHG footprint of the pasture system. To achieve this goal, field studies were conducted in east-central Saskatchewan, Canada to: (1) evaluate and compare GHG emissions between the rejuvenated pastures and the depleted pasture, and (2) quantify GHG emissions from dung and urine patches deposited by cattle grazing these pastures. Finally, the legume option resulting in the lowest GHG footprint was identified by integrating the GHG data with enteric methane (CH4) production by the cattle. \nThe results indicate pasture rejuvenation through sod-seeding had only a minimal impact on soil-derived GHG emissions relative to the control (depleted) pasture, likely due to the limited soil disturbance associated with this method. At the paddock-scale, annual GHG emissions averaged 10.11 Mg CO2-C ha-1, 2.54 kg CH4-C ha-1 (uptake), and 0.18 kg N2O-N ha-1, with no significant differences among pasture types. However, changes in grazing diet resulting from the pasture rejuvenation were found to affect urine patch N2O emissions, with the highest cumulative N2O emissions associated with beef cattle grazing on the depleted pastures sod-seeded with cicer milkvetch. Surprisingly, this did not reflect differences in the available N content of the urines, suggesting a potential link to the presence of secondary metabolites such as hippuric acid. Notably, the dung and urine patches yielded distinctly different N2O emission factors, averaging 0.03% and 0.26%, respectively. Within the pastures, landscape position emerged as a dominant regulatory factor for CO2 and CH4 emissions—with the lower slope positions exhibiting the highest CO2 emissions and the lowest CH4 uptake, likely due to denser vegetative cover in these areas due to an accumulation of soil moisture. Such landscape-scale patterns remained unaffected by dung/urine deposition. Partial C footprints for the pastures (based on non-CO2 emissions from the soil, cattle excreta, and enteric CH4) were developed and it was determined that there were no significant differences between the rejuvenated and depleted pastures. Averaged across pastures, the C footprint was 970 kg CO2eq ha-1 yr-1, with enteric CH4 being the largest contributor to the footprint. Insights gained from this study will be valuable for ranchers and policymakers in developing sustainable pasture management strategies.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,156 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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