Le peintre d´Amasis et la glyptique mésopotamienne protodynastique: réflexions sur l´iconographie du tissage et sur quelques prototypes orientaux méconnus: réflexions sur l´iconographie du tissage et sur quelques prototypes orientaux méconnus
Notice bibliographique
Résumé
Odor and greenhouse gas (GHG) emissions from stored pig (Sus scrofa) manure were monitored for response to changes in the crude protein level (168 or 139 g kg(-1), as-fed basis) and nonstarch polysaccharide (NSP) content [i.e., control, or modified with beet pulp (Beta vulgaris L.), cornstarch, or xylanase] of diets fed to pigs in a production setting. Each diet was fed to one of eight pens of pigs according to a 2 x 4, full-factorial design, replicated over three time blocks with different groups of animals and random assignment of diets. Manure from each treatment was characterized and stored in a separate, ventilated, 200-L vessel. Repeated measurements of odor, carbon dioxide (CO2), methane (CH4), and nitrous oxide (N2O) emissions from the vessels were taken every two weeks for eight weeks. Manure from high-protein diets had higher sulfur concentration and pH (P < or = 0.05). High-NSP (beet pulp) diets resulted in lower manure nitrogen and ammonia concentrations and pH (P < or = 0.05). Odor level and hedonic tone of exhaust air from the storage vessel headspaces were unaffected by the dietary treatments. Mean CO2 and CH4 emissions (1400 and 42 g d(-1) m(-3) manure, respectively) increased with lower dietary protein (P < or = 0.05). The addition of xylanase to high-protein diets caused a decrease in manure CO2 emissions, but an increase when added to low-protein diets (P < or = 0.05). Nitrous oxide emissions were negligible. Contrary to other studies, these results do not support the use of dietary protein reduction to reduce emissions from stored swine manure.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».