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Enregistrement W2048257029 · doi:10.1177/0734242x07076419

Modelling C and N mineralization during decomposition of anaerobically digested and composted municipal solid waste

2007· article· en· W2048257029 sur OpenAlexfundno aff
Jesper Luxhøi, Sander Bruun, Lars Stoumann Jensen, Jakob Magid, A. J. Jensen, Thomas Larsen

Notice bibliographique

RevueWaste Management & Research The Journal for a Sustainable Circular Economy · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Culture, Multiculturalism and Status of Women, Government of Alberta
Mots-clésMineralization (soil science)Municipal solid wasteEnvironmental scienceArable landCompostNitrogen cycleEnvironmental chemistryRespirationChemistryNitrogenEnvironmental engineeringAgronomyWaste managementSoil waterSoil scienceBotanyEcologyAgricultureBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Application of municipal solid waste (MSW) to arable land can be used to close the nutrient cycle between urban and rural areas. The aim of the current study was to quantify net N mineralization and respiration from composted MSW (CMSW) and anaerobically digested MSW (ADMSW) applied to soil, and to test whether a simple relationship between net N mineralization and respiration that was developed for plant materials, was applicable for these types of MSW. In a laboratory experiment, CMSW and ADMSW were incorporated into soil and incubated at 15 degrees C. During the 149-day experiment, netN mineralization and respiration were determined. Cumulative respiration derived from both MSW types was very steep during the first 30 days, after which it levelled off. However, calculated on the basis of applied C, the ADMSW was 10 times more degradable than the CMSW. Both MSW types caused initial net N immobilization followed by re-mineralization. A simple model based on the relationship between net N mineralization and respiration was only applicable for the MSW after significant modifications. If farmers are to recognize CMSW and ADMSW as valuable fertilizers, it is important that they can be produced with higher maturity, in order to avoid initial N immobilization.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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