Room-scale Study of the Effectiveness of Zinc Oxide Nanoparticles in Reducing Gas Emissions from Swine Manure
Notice bibliographique
Résumé
Mixing zinc oxide (ZnO) nanoparticles with the slurry was investigated in this study as a possible measure to control gas emissions from swine barns. The objective of this work is to determine the impact of the treatment on reducing the levels of ammonia and hydrogen sulphide gases emitted from swine manure as well as assess its effect on hog performance and manure properties. Two identical and fully instrumented environmental chambers at Prairie Swine Centre Inc. barn facility in Saskatoon, Saskatchewan, that closely represent actual production conditions were used; one was treated with ZnO nanoparticles (Treatment) and the other one was remained untreated (Control). Three replicate trials, each lasting for 30 days, were conducted. During each trial, ammonia (NH3) and hydrogen sulphide (H2S) levels, manure properties and hog performance (average daily gain, average daily feed intake, water usage and manure production rates) were monitored in both chambers. Results showed that the addition of ZnO nanoparticles into the slurry can significantly reduce H2S level by more than 95% but has no significant impact on NH3 emission. The application of the treatment has no considerable effect on pig performance and physicochemical properties of the manure.
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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) | 0,000 | 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 ».