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Enregistrement W2098611422 · doi:10.4141/s05-118

Nutrient cycling in the vegetable processing industry: Utilization of potato by-products

2006· article· en· W2098611422 sur OpenAlexvenueaboutno aff
E. Charmley, D. P. Nelson, Francis Zvomuya

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockEnvironmental scienceNutrientAgricultureAgronomyBeef cattleFertilizerSolanum tuberosumNutrient cycleBy-productBiologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potato (Solanum tuberosum) production in Canada and the United States totals approximately 30 × 106 Mg yr-1. Approximately half of this is unsuitable for human consumption. This potato by-product comprises cull potatoes and potato processing waste (PPW). Liquid waste from processing plants can be applied to agricultural land. With strict environmental monitoring and control, crops such as corn (Zea mays L.), vegetables and grass can be used to divert large volumes of liquid waste. Solid waste and culls have traditionally been put in landfills or disposed of on agricultural land as a fertilizer. However these can be diverted from landfill sites or agricultural land and used as a high-quality animal feed, principally in beef feedlots. Research has shown that PPW can replace corn and barley (Hordeum vulgare L.) grain without negative effects on growth of beef cattle or meat quality. Indeed, efficiency of animal growth per unit diet intake is improved. These effects have been observed with diets containing up to 80% PPW. Results to date suggest that PPW is a valuable livestock feed ingredient and has no deleterious effects on beef quality. In areas where PPW is available, feeding to beef cattle represents a viable alternative to other disposal options. Key words: Potato, processing waste, by-product, cattle, land disposal

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,423

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations60
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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