CHANGES IN LIPIDS AND STEROLS DURING COMPOSTING
Notice bibliographique
Résumé
Pyrolysis-gas (Py-GC) chromatography was used to characterize organic [(diethyl ether (DEE) and chloroform (CHCl3)] extracts of raw and composted duck excreta enriched wood shavings from two finishing cycles (C1 and C2). Materials were collected on days 0, 8 and 23. C1 contained 1.7 % total N while C2 contained 0.9 % total N. Py-GC-MS (mass spectrometry) showed that the extracts contained n-alkanes (C12 to C32), alkenes (C12:1 to C33:1), n-fatty acids (C12 to C28), unsaturated fatty acids (C18:1 and C18:2), and sterols (cholestene, cholestadiene, stigmastene, stigmastadiene, stigmastatriene, cholesterol, stigmastanol, stigmastanone, stigmastadienone, 17-methyl dialkylsulfanyl decahydro-1H-cyclopenta [a] phenanthrene, 17-methyl dialkylsulfanyl dodecahydro-1H-cyclopenta [a] phenanthrene, and 17-methyl-17-dialkylsulfanyl decahydro-1H-cyclopenta [a] phenanthrene). Other components identified were prystene, squalene (precursor of cholesterol), phthalic acid, diphenylpropane, diphenylbut-2-ene and 1,3,6 triphenyl hex-4-ene. Our data showed significant changes in the lipid composition of duck excreta enriched wood shavings during composting, which appeared to be related to the total N content of the system.
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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 | 0,001 | 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 ».