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Enregistrement W1965962949 · doi:10.3168/jds.2008-1753

Ammonia emissions from dairy production in Wisconsin

2009· article· en· W1965962949 sur OpenAlexafffund
Lowry A. Harper, Thomas K. Flesch, J. M. Powell, W.K. Coblentz, William E. Jokela, N. P. Martin

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgricultural Research ServiceUniversity of AlbertaUniversity of GeorgiaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésEnvironmental scienceAerosolFossil fuelAmmoniaManure managementAtmospheric emissionsCombustionEmission inventoryAir pollutionEnvironmental engineeringAnimal scienceAtmospheric sciencesManureAgronomyWaste managementMeteorologyChemistryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ammonia gas is the only significant basic gas that neutralizes atmospheric acid gases produced from combustion of fossil fuels. This reaction produces an aerosol that is a component of atmospheric haze, is implicated in nitrogen (N) deposition, and may be a potential human health hazard. Because of the potential impact of NH3 emissions, environmentally and economically, the objective of this study was to obtain representative and accurate NH3 emissions data from large dairy farms (>800 cows) in Wisconsin. Ammonia concentrations and climatic measurements were made on 3 dairy farms during winter, summer, and autumn to calculate emissions using an inverse-dispersion analysis technique. These study farms were confinement systems utilizing freestall housing with nearby sand separators and lagoons for waste management. Emissions were calculated from the whole farm including the barns and any waste management components (lagoons and sand separators), and from these components alone when possible. During winter, the lagoons' NH3 emissions were very low and not measurable. During autumn and summer, whole-farm emissions were significantly larger than during winter, with about two-thirds of the total emissions originating from the waste management systems. The mean whole-farm NH3 emissions in winter, autumn, and summer were 1.5, 7.5, and 13.7% of feed N inputs emitted as NH3-N, respectively. Average annual emission comparisons on a unit basis between the 3 farms were similar at 7.0, 7.5, and 8.4% of input feed N emitted as NH3-N, with an annual average for all 3 farms of 7.6 +/- 1.5%. These winter, summer, autumn, and average annual NH3 emissions are considerably smaller than currently used estimates for dairy farms, and smaller than emissions from other types of animal-feeding operations.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,186

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations92
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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