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Enregistrement W1993748355 · doi:10.1139/s08-001

Feasibility of increased biogas production from the co-digestion of agricultural, municipal, and agro-industrial wastes in rural communities

2008· article· en· W1993748355 sur OpenAlexafffundvenueabout
Tanya McDonald, Gopal Achari, Abimbola Abiola

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of CalgaryOlds College
Organismes subventionnairesFederation of Canadian Municipalities
Mots-clésAnaerobic digestionBiogasManureFeedlotEnvironmental scienceNutrientBioenergyAgricultureWaste managementBiodegradable wastePulp and paper industryBiofuelAgronomyMethaneAnimal scienceChemistryBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In rural communities, such as Olds, Alberta (population 7248) energy may be produced through anaerobic co-digestion of municipal, agricultural, and agro-industrial wastes. An inventory within a 20 km radius of Olds revealed that 291 000 tonnes of wet organic waste are generated annually (96.8% manure) with an electrical potential of 42 GWh (1 GWh = 10 6 kWh). Analysis of feedlot, hog, dairy and poultry manure, offal, food, grass, and biosolids identified the potential for waste blending to optimize solids content, nutrient balance, and pH level. In laboratory tests, biogas yield increased from 0.382 m 3 /kg volatile solid (VS) for feedlot manure alone to 0.513, 0.517, and 0.500 m 3 /kg VS with co-digestion of 30% hog manure, 15% offal, and 30% offal, respectively. Methane content of biogas increased from 75.8% in feedlot manure digestion to 78.8, 79.5, and 80.9% with co-digestion of 30% hog manure, 15% offal, and 30% offal, respectively.

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)0,000
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 enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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