Ventilation rates in large commercial layer hen houses with two-year continuous monitoring
Notice bibliographique
Résumé
1. Ventilation controls the indoor environment and is critical for poultry production and welfare. Ventilation is also crucial for assessing aerial pollutant emissions from the poultry industry. Published ventilation data for commercial layer houses have been limited, and are mostly based on short-term studies, mainly because monitoring airflow from large numbers of fans is technically challenging. 2. A two-year continuous ventilation monitoring trial was conducted at two commercial manure belt houses (A and B), each with 250 000 layers and 88 130-cm exhaust fans. All the fans were individually monitored with fan rotational speed sensors or vibration sensors. Differential static pressures across the house walls were also measured. Three fan performance assessment methods were applied periodically to determine fan degradations. Fan models were developed to calculate house ventilations. 3. A total of 693 and 678 complete data days, each containing >16 h of valid ventilation data, were obtained in houses A and B, respectively. The two-year mean ventilation rates of houses A and B were 2·08 and 2·10 m(3) h(-1) hen(-1), corresponding to static pressures of -36·5 and -48·9 Pa, respectively. For monthly mean ventilation, the maximum rates were 4·87 and 5·01 m(3) h(-1) hen(-1) in July 2008, and the minimum were 0·59 and 0·81 m(3) h(-1) hen(-1) in February 2008, for houses A and B, respectively. 4. The two-year mean ventilation rates were similar to those from a survey in Germany and a 6-month study in Indiana, USA, but were much lower than the 8·4 and 6·2 m(3) h(-1) hen(-1) from a study in Italy. The minimum monthly mean ventilation rates were similar to the data obtained in winter in Canada, but were lower than the minimum ventilation suggested in the literature. The lower static pressure in house B required more ventilation energy input. The two houses, although identical, demonstrated differences in indoor environment controls that represented potential to increase ventilation energy efficiency, and reduce carbon footprints and operational costs.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».