Soil-Based Treatment of Partially Treated Liquid Swine Manure
Notice bibliographique
Résumé
A soil-column system was tested for the removal of soluble organics and nutrients from partially treated liquid swine manure. The liquid manure was applied to the 900 mm deep (300 mm of local topsoil and 600 mm of local subsoil) soil columns continuously for an eight-week period, and leachate as well as soil samples were analysed. An effective liquid manure application rate of 17 mm d(-1) was determined based on a preliminary liquid manure soil-based treatment experiment. It was found that more than 90% of five-day biochemical oxygen demand, chemical oxygen demand, total Kjeldahl and ammonia nitrogen, and total phosphorus could be effectively removed from the liquid manure by the soil system. Nitrogen contents accumulated in the soil matrix mostly within the 0 to 300 mm depth, while no significant increase was observed in sub soils. Soil analyses indicated the occurrence of nitrification and denitrification in the soil columns. Nitrogen balance showed that about 42% of the applied nitrogen was lost from the system during the liquid manure soil-based treatment experiment, suggesting the emission of ammonia and other gaseous nitrogen generated through nitrification and denitrification. The leachate of the soil treatment system was used to irrigate Bermuda grass. No negative effect of leachate was observed on the plant growth.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».