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Enregistrement W2007484349 · doi:10.4141/s05-116

The role of composting in recycling manure nutrients

2006· article· en· W2007484349 sur OpenAlexaffvenue
Francis J. Larney, Dan M. Sullivan, Katherine M. Buckley, Bahman Eghball

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensLethbridge CollegeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManureCompostEnvironmental scienceNutrientAgronomySoil conditionerGreenhouse gasSoil waterWaste managementChemistryBiologyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, composting has been gaining increased attention as an alternative means of handling manure generated by the livestock industry. Composting is not a new technology, it merely controls what is a natural decomposition process. A major advantage of composting is reduced mass, volume and water content compared with fresh manure which in turn reduces transportation requirements. Concomitant benefits include elimination of pathogens, parasites, weed seeds and odour emissions on land application. However, carbon (C) and nitrogen (N) losses and greenhouse gas (GHG) emissions are associated with composting. Nutrients are stabilized during composting which slows their release once soil-applied. Compost also enhances soil physical and biological properties and has a disease suppression effect. Where the supply of manure currently exceeds land availability for application, or in some future scenario, if producers need to comply with stricter manure application rate regulations, composting may be an option to encourage nutrient export from high-loading watersheds to soils that may benefit from nutrient and organic matter inputs. Composting may be seen as a means of maximizing the potential for recycling manure nutrients by soils and crops while protecting surface and groundwater resources from manure-related contamination. Key words: Manure, compost, nutrients, cropping systems, soil quality

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations120
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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