Enteric methane emissions from pregnant beef heifers as affected by multiple dietary mitigation strategies
Notice bibliographique
Résumé
This project was conducted to determine the effect of increased dietary crude protein (CP) alone or in combination with a lipid supplement or inclusion of a legume on animal performance, exploring the efficacy multiple dietary mitigation strategies to reduce enteric CH4 emissions in pregnant beef heifers. Forty Aberdeen Angus cross heifers (361.5 ± 29.18 kg) in the second month of pregnancy were blocked according to body weight and randomly assigned to one of four feedlot pens (n = 10 animals pen-1) in a 4 x 4 Latin Square design consisting of a 21-d adaptation and 21-d data collection phase. Diets were: 1) 6.1% CP grass hay supplemented with canola meal (CP6.1); 2) 10.8% CP grass hay (CP10.8); 3) 9.8% CP grass hay supplemented with sunflower screenings (CP9.8 + SS); or 4) 12.8% CP legume grass hay (CP12.8 + L; approximately 50% sainfoin and 50% grass). Pregnant heifers offered the CP6.1 diet had significantly lower total dry matter intake (DMI), average daily gain (ADG) and blood urea nitrogen compared to the CP10.8, CP9.8 + SS and CP12.8 + L diets. Total DMI and ADG was not significantly different between the CP10.8 and CP9.8 + SS diets indicating that lipid supplementation did not negatively impact total DMI nor ADG. There was no significant difference between the CP10.8, CP9.8 + SS or CP12.8 + L diets for enteric CH4 emissions (% GEI) compared to the CP10.8, suggesting that supplemental lipid or addition of a legume did not further reduce enteric CH4 emissions. In conclusion, it was found that the additional dietary mitigation strategies of lipid (CP9.8 + SS) or legume (CP12.8 + L) inclusion in the diet did not further reduce enteric CH4 emissions compared to the hay only diet (CP10.8). The combination of multiple or layered mitigation strategies is still a relatively new concept for reducing enteric CH4 emissions. Therefore, further research is required in this area to understand how multiple mitigation strategies interact when used in combination, if larger reductions of enteric CH4 emissions are to be realized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,000 | 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 ».