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Enregistrement W2013978971 · doi:10.4141/s00-025

Nitrous oxide production by manure samples collected from six manure-handling systems

2001· article· en· W2013978971 sur OpenAlexaffvenue
Mario Tenuta, D. A. Barry, G. Fairchild, E. G. Beauchamp

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of New BrunswickUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenitrifying bacteriaManureNitrous oxideDenitrificationManure managementNitriteChemistryNitrateAgronomyNitrogenEnvironmental scienceEnvironmental chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stored manures are often considered to be source of nitrous oxide (N2O). A study was done to identify manure characteristics and handling stages related to N2O production. In two laboratory experiments we investigated the production of N2O from several animal manures collected at different stages of manure handling or locations in stored-manure systems. Denitrifying enzyme activity, denitrification and CO2 production rates and chemical and fibre characteristics of manure samples were also determined. Most samples had low rates of N2O production. Exceptions were open piles of fresh beef manure and the moist surface layer near the base of an open pile of poultry manure. Production of N2O was most highly correlated with nitrite plus nitrate (NO2− + NO3−) content of manure regardless of whether results were expressed on a wet or a dry weight basis. Denitrification was the most probable source of N2O because N2O production with acetylene and denitrifying enzyme activities was higher than N2O production without acetylene. Stored manure is potentially an important source of N2O emissions, particularly when storage conditions are conducive to formation of (NO2− + NO3−). Key words: Nitrous oxide production, denitrification, denitrifying enzyme activity, manure

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations11
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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