MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2005731220 · doi:10.1080/03601230903000693

Treating solid dairy manure using microwave-enhanced advanced oxidation process

2009· article· en· W2005731220 sur OpenAlexafffund
Anju A. Kenge, Ping Liao, K.V. Lo

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part B · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Soil, Plant Science
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésManureProcess (computing)MicrowaveEnvironmental scienceAgricultural engineeringWaste managementBusinessBiotechnologyProcess engineeringAgronomyComputer scienceEngineeringBiologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microwave enhanced advanced oxidation process (MW/H(2)O(2)-AOP) was used to treat separated solid dairy manure for nutrient release and solids reduction. The MW/H(2)O(2)-AOP was conducted at a microwave temperature of 120 degrees C for 10 minutes, and at three pH conditions of 3.5, 7.3 and 12. The hydrogen peroxide dosage at approximately 2 mL per 1% TS for a 30 mL sample was used in this study, reflecting a range of 0.53-0.75 g H(2)O(2)/g dry sludge. The results indicated that substantial quantities of nutrients could be released into the solution at pH of 3.5. However, at neutral and basic conditions only volatile fatty acids and soluble chemical oxygen demand could be released. The analyses on orthophosphate, soluble chemical oxygen demands and volatile fatty acids were re-examined for dairy manure. It was found that the orthophosphate concentration for untreated samples at a higher % total solids (TS) was suppressed and lesser than actual. To overcome this difficulty, the initial orthophosphate concentration had to be measured at 0.5% TS.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental Science and Health Part BMême sujetAgriculture, Soil, Plant ScienceTravaux en français237 207