MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7081933340 · doi:10.1016/j.eti.2025.104508

Integrated rumen-animal-manure analysis of dairy emission mitigation by feeding apple pomace and hempseed cake

2025· article· en· W7081933340 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology & Innovation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological SciencesAgri-Food and Biosciences InstituteQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésManureRumenPomaceLatin squareForageAmmoniaTotal mixed rationFermentationDairy cattle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agri-food by-products are underused feed resources with the potential to reduce dairy emissions, yet most studies examined rumen and manure stages separately, which mask whole-system effects and shift environmental burdens between stages. This study is the first to assess the effects of incorporating apple pomace (AP) and hempseed cake (HC) into dairy cow diets on nitrogen and methane (CH 4 ) emissions, across the entire milk production chain, from rumen fermentation to downstream manure storage. A 3 (treatments) x 3 (Periods) Latin square design was used with 15 cows, treatment diets included (1) CON (control diet): basal diets with forage and concentrates; (2) AP: 10 % of AP replacing forage; (3) HC: 10 % of HC replacing concentrates. Faeces and urine outputs were collected separately from animals, for manure storage experiment. Feeding AP and HC decreased ( P < 0.01), respectively, enteric CH 4 production by 6.3 % and 6.7 %, CH 4 /feed intake by 10.6 % and 10.1 %, and CH 4 /milk yield by 9.8 % and 10.9 %. Inclusion of AP decreased urine N /total N intake, compared to CON and HC ( P < 0.05). In manure storage, the AP decreased the cumulative ammonia (NH 3 ) and CH 4 emissions by 24.8 % and 27.4 % than CON, respectively ( P < 0.05). The above mitigation actions through feeding AP and HC, when working together in implementation for feeding dairy cows, could decrease annual CO 2 equivalent emissions by 13 % and 10 % respectively. This is the first integrated study combining rumen fermentation with manure impacts, showing that AP and HC inclusion can be a practical approach to mitigate emissions in dairy farming. • Dietary inclusion of apple pomace and hempseed cake reduced the enteric methane emissions of dairy cows. • Dietary inclusion of apple pomace shifts the cows’ nitrogen output from urine to faece. • Less NH 3 and CH 4 emissions were produced in manure collected from cows fed apple pomace. • Both apple pomace and hempseed cake potentially contribute to less greenhouse effect.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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 savante0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironmental Technology & InnovationMême sujetGeochemistry and Geologic MappingTravaux en français237 207