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Enregistrement W2063282325 · doi:10.1080/1065657x.2011.10736994

Composting Effect on Three Fungal Pathogens Affecting Elm Trees in Edmonton, Alberta

2011· article· en· W2063282325 sur OpenAlexafffundabout
Kristine Wichuk, Daryl McCartney, V. K. Bansal, Jalpa P. Tewari

Notice bibliographique

RevueCompost Science & Utilization · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésCompostVerticillium dahliaeAerationEnvironmental scienceBiosolidsWaste managementVerticilliumPulp and paper industryEnvironmental engineeringBiologyHorticultureEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The City of Edmonton, Alberta, produces compost from a mix of wood chips and biosolids at its aerated static pile composting facility. A portion of the wood comes from the City's Parks Branch, which supplies clean wood waste to the composter, and sends wood known to be diseased to landfill. However, wood from other wood suppliers is not necessarily screened, allowing the possibility that diseased wood might still be processed. It was of interest to determine the fate of some important Edmonton-area plant disease organisms during composting, in order to determine if infested wood actually needs to be diverted away from the composter. The current study focused on the fate of three fungi: Dothiorella ulmi; Verticillium dahliae; and V. albo-atrum. Wood chips inoculated with the three organisms of interest were placed into a newly constructed aerated static pile at various locations. The chips were retrieved during the first active composting stage and tested for pathogen survival. At locations where temperatures exceeded 40°C, all three pathogens were inactivated. However, survival of fungi was observed in cooler zones of the pile (e.g. near the surface). It is expected that mixing in subsequent stages of composting will move all material into the high-temperature zones.

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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,486

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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