Windrow temperatures and chemical properties during active and passive aeration composting of beef cattle feedlot manure
Notice bibliographique
Résumé
Windrow composting emerged in the mid-1990s as an alternative manure-handling practice in Alberta’s cattle feedlot industry. This study compared two composting methods: active (turning) and passive aeration. Temperatures were monitored over the first 90 d and chemical properties over 188 d of composting. Pre- vs. post-turning sampling of the active treatment was also compared. Mean daily temperature was warmest at the bottom windrow location (53.6ºC) and coolest at the top (46.4ºC) in the active treatment, but warmest at the top (44.1ºC) and coolest at the bottom (33.9ºC) in the passive treatment. Final compost from the passive treatment had significantly higher total N (TN), total C (TC), electrical conductivity (EC), Na, and Cl than the active treatment. There were no significant treatment effects on C:N ratio, NH4-N, NO3-N, total P (TP), Kelowna-extractable P (KEP), pH, Ca, Mg or K. Both treatments showed substantial and non-significantly different C (71–80%) and N (44–58%) losses. Pre- versus post-turning sampling showed significant differences for some compost parameters, notably soluble salts. After the thermophilic phase, the passive treatment appeared only partially composted. Additional disadvantages of the passive treatment included lower windrow temperatures, which may fail to reduce pathogens, and higher EC, which could potentially limit the end use of passively aerated compost. Key words: Cattle manure, composting, active aeration, passive aeration, nutrients
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».