Effects of age and time of first calving on greenhouse gas emissions from simulated beef farms grazing four stockpiled forage treatments in late fall/early winter
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of age (2 vs 3 yrs), time (March vs June) of first calving and stockpiled forage quality (TDN) for late fall/early winter grazing on whole-system greenhouse gas (GHG) emissions and net revenues from cow-calf production systems were examined in this study. Farm simulations were conducted using the Holos model to estimate whole-farm GHG emissions from 16 systems in Brandon, Manitoba, Canada. Each simulation began with 118 newborn, female calves and ended upon weaning of their 6th calf with GHG emissions measured annually over 8-10 yrs. The steady-state herd consisted of 75 mature cows and 22 heifers, or 85 mature cows and 12 heifers, 4 bulls and their progeny. Four stockpiled forages/forage mixtures were evaluated: i) standing corn (COR), ii) tall fescue/meadow bromegrass (TFM); iii) orchard grass/alfalfa (OGA), and iv) tall fescue/alfalfa/cicer milkvetch (TAC). An economic analysis was conducted to estimate annual net revenues from the steady-state herd. Enteric methane (CH4) was the largest GHG emission source accounting for 57 to 65% of emissions across all systems. Cumulative GHG emissions (over the 8-10 yr period) were 5-14% lower with heifers calving at 2 vs 3 yrs of age, and 2-9% lower for March vs June calving within the 2-yr calving systems. Cumulative GHG emissions ranged from 4205-4765, 4329-4982, 4593-5460, and 4470-5029 Mg CO2e for systems grazing COR, TFM, OGA, and TAC, respectively. Emissions were highest from OGA, the lowest-TDN treatment, in all systems. Greenhouse gas intensity estimates ranged from 15.6 to 21.0 kg CO2e kg liveweight-1. Estimated net revenues were 5-7% higher with heifers calving at 2 vs 3 yrs of age and 9-14% higher for June- vs March-calving systems. Using 2021 market prices, net revenues averaged -$57,776, -$59,685, -$59,999, and -$70,179 yr-1, for OGA, TFM, TAC, and COR systems, respectively. This study suggests that (i) a reduction in the age at first calving (2 vs 3 yrs) should reduce GHG emissions and increase annual revenues; (ii) calving in March vs June should reduce GHG emissions but decrease annual revenues; and (iii) grazing stockpiled forages with higher TDN should reduce GHG emissions and annual revenues from cow-calf systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».