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Enregistrement W1965916287 · doi:10.1081/pfc-120002989

COMPOSTING DUCK EXCRETA ENRICHED WOOD SHAVINGS: C AND N TRANSFORMATIONS AND BACTERIAL PATHOGEN REDUCTIONS

2002· article· en· W1965916287 sur OpenAlexafffund
Stéphanie Lafond, Théophile Paré, H. Dinel, M. Schnitzer, James R. Chambers, Alfred Jaouich

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part B · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésCompostOdorFecal coliformAgricultureFecesWater contentBiologyAnimal scienceEnvironmental scienceFood scienceAgronomyEcologyWater qualityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Composting of agricultural and domestic wastes is used increasingly to reduce weight, volume, and odor; destroy animal and plant pathogens; and improve the quality of end-products to be used as soil amendments and growth substrates. The objective of this study was to investigate the transformation of C and N and the survival of bacterial populations and pathogenic bacteria during in-vessel composting of duck excreta enriched wood shavings. Two feedstocks, collected on different dates, were composted (C1 and C2) in an enclosed hall system equipped with an electromechanical turner. Temperature was continuously recorded, whereas moisture content and bacterial counts were determined twice a week. Data showed that, although the N content of C2 was only half of that of C1, both materials were fully biostabilized at the end of the composting period as indicated by extractable lipid ratios. In the compost with the low C/N ratio (C1), all bacterial populations were eliminated, whereas fecal streptococci, total coliforms, and gram-negative bacteria were still present in C2 at the end of the composting period. Our results emphasize that the composting of manures and other organic wastes needs to be properly managed to stabilize C and N and to eliminate or reduce bacterial populations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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