COMPOSTING DUCK EXCRETA ENRICHED WOOD SHAVINGS: C AND N TRANSFORMATIONS AND BACTERIAL PATHOGEN REDUCTIONS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».