Emissions of atmospheric pollutants from a combined commercial dairy barn
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Animal agriculture has been trending toward larger scale farms to accommodate the need for animal products. The increase in farm size has created an increased waste stream of solids and gases. The goal of this study was to develop emission factors for methane (CH4), ammonia (NH3), and size fractionated particulate matter (PM10 and PM2.5) from a dairy barn to address knowledge gaps in the Canadian agricultural emissions inventory. A heated sample line conveyed barn air into a trailer that housed a methane/non-methane hydrocarbon flame ionization detector (FID) to sample for CH4 and an NH3 chemiluminescence analyzer. The PM was sampled using an optical particle counter that was placed in the barn. Two sampling runs were conducted during the winter and the spring to compare the effect of seasonal changes. The winter results for NH3, CH4, PM2.5 and PM10 were 2.12, 29.0, 0.0011, 0.00037 g hr-1 AU-1 (AU – animal unit equivalent to 500 kg live mass), respectively. The spring results for NH3, CH4 were 1.82 & 11.6 g hr-1 AU-1 respectively, and for PM2.5 and PM10, 2.0 & 0.91 mg hr-1 AU-1, respectively. In the winter and spring, there are two significant spikes in emissions for CH4 and NH3 occurring between 06:00 and 09:00 and 16:00 and 19:00. In the spring, the spikes are almost equal while, in the winter, the morning spike is much smaller than the afternoon. PM displayed similar seasonal patterns with one significant event at 08:00. There are many activities in the morning that could contribute to the first spike in emissions of all contaminants (e.g. lights turning on, feeding and manure belt activation), but the only major activity in the afternoon is feeding.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».