Zeolite as natural feed additives to reduce environmental impacts of swine manure
Notice bibliographique
Résumé
Depuis 20ans, on observe l'intensification des entreprises porcines et la concentration régionale de la production de fumier. Cette concentration a engendré des problèmes de qualité d'eau et de sol, ainsi que de contamination de l'air par les odeurs. Comme solution, la zéolite pourrait être ajoutée à la ration des porcs pour améliorer l'ingestion des nutriments et réduire l'effet de concentration des fumiers. Dans ce contexte, deux essais furent réalisés pour mesurer l'impact d'ajouter de la zéolite dans les rations pour porcs à l'engraissement : le premier visait les propriétés physico-chimiques des fumiers, et ; le second visait la productivité porcine. La zéolite expérimentale contenait plus de 90% de clinoptilolite et fut utilisée à un taux de 4%. Les rations testées, R2, R3 and R4, contenaient 4% de zeolite (90%+ clinoptilolite) et soit 100%, 90% ou 90% de protéine brute et 100%, 90% or 85% d'énergie respectivement. Ces rations furent testées conjointement avec une ration témoin contenant 100% de protéine brute et d'énergie mais sans zéolite. Pendant le premier essai, on alimentait chaque ration à trois porcs et on prélevait leurs fumiers pour analyser leurs propriétés physico-chimiques. Aussi, 2% et 4% de zeolite était ajouté à du fumier frais pour mesurer la viscosité du fumier. L'alimentation de la zéolite a augmenté le taux de siccité des fumiers, sans toute fois avoir un impact sur leur viscosité. Les rations R3 et R4 ont produit des fumiers qui coulaient mieux et qui dégageaient moins d'odeur après 67 jours de stockage, comparativement à la ration témoin R1. La ration R2 a produit un fumier dégageant moins d'odeur que la ration R1, mais sans toute fois donner des résultats significatifs (P>0.05). Donc, l'ajout de zéolite dans les rations pour porcs à l'engraissement peut avoir un impact positif sur les propriétés physico-chimiques des fumiers produits. Le second essai consistait à ajoute
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».