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Enregistrement W7029195656

Impact of productivity enhancing technologies on the environmental footprint of backgrounded and finished beef cattle

2023· dissertation· en· W7029195656 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research CouncilMitacs
Mots-clésBeef cattleProductivityGreenhouse gasPastureGrazingWater useCattle feedingCarbon footprint
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this research was to examine the use of productivity enhancing technologies (PETs) and post-weaning management on the environmental impacts of beef steers in western Canada. The PETs considered included ionophores and hormone implants administered to steers raised in one of the three management systems: i) direct finishing (Heavy), ii) backgrounded in pens prior to finishing (Medium), and backgrounded in pens and on pasture prior to finishing (Light). Environmental parameters (greenhouse gas emissions (GHG), ammonia (NH3) emissions, land requirements and water use) were modeled using a whole-farm perspective to better understand the environmental footprint of the Canadian beef industry. Use of PETs led to a 10-13% reduction in GHG emissions (CO2e kg boneless beef-1), a 10-32% decrease in NH3 emissions (kg NH3 kg boneless beef-1), required 9-22% less land (ha kg boneless beef-1) and used 12-25% less water (m3 kg boneless beef-1) compared to natural steers. Direct finishing compared to backgrounded, and 2-stage backgrounded steers reduced GHG emissions by 32% and 39% kg CO2e kg boneless beef-1, NH3 emissions by 36% and 52% kg NH3 kg boneless beef-1, land requirements by 25% and 73% ha kg boneless beef-1 and water use by 18% and 51% m3 kg boneless beef-1, respectively. Varying post-weaning strategies allows producers to value-add (additional weight through backgrounding) and maximize the use of available feed, including grazing of grasslands. The full environmental impacts of removal of PETs from Canadian beef production must consider a whole-systems approach including economic viability, ecosystem services, as well as consumer demand and social acceptance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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