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Enregistrement W2047684633 · doi:10.13031/2013.29945

Improving Physical Properties of Organo-Mineral Fertilizers: Substitution of Peat by Pig Slurry Composts

2010· article· en· W2047684633 sur OpenAlexfundno aff
Maxime C. Paré, Suzanne Allaire, Lotfi Khiari, Léon E. Parent

Notice bibliographique

RevueApplied Engineering in Agriculture · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPeatCompostSlurryBulk densityGranule (geology)Organic matterDiammonium phosphatePorosityPhysical propertyChemistryEnvironmental sciencePulp and paper industryRaw materialAgronomyMaterials scienceSoil waterEnvironmental engineeringSoil scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some granulated organo-mineral fertilizers (OMF) are made with peat and their utilization is expected to increase mostly because of their advantages over mineral fertilizers. However, peat is a non-renewable resource and could be replaced by sustainable organic materials such as stabilized composted pig slurry. The objectives of this study were to determine the changes of OMF physical properties when 1) substituting peat by composted pig slurry mixtures, 2) changing source of composted mixtures, and 3) increasing the level of organic material in the OMF. Thirty-four mixtures of compost, monoamonium phosphate (MAP), diammonium phosphate (DAP), and peat were granulated in OMF at different proportions. The increase of the compost proportion and the decrease of organic material input (30% vs. 60% of organic materials) improved most physical properties of OMF granule such as bulk and granule densities, total and granular porosities, water content, abrasion fragility, crushing strength, critical relative humidity, and water sorption from moist porous media. In addition, most compost types resulted in similar physical properties of OMF granules. Finding the appropriate organic matter content requires more research and the optimum OMF mixture should be chosen as a function of its combined physical, chemical, and plant response properties.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations19
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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