Factors Influencing the Concentration of Volatile Fatty Acids, Ammonia, and Other Nutrients in Stored Liquid Pig Manure
Notice bibliographique
Résumé
In order to minimize odor and manage nutrients in liquid pig manure we need to be able to predict what operational practices most influence the concentrations of volatile fatty acids (VFAs), ammonium nitrogen (NH(4)(+)-N), and other nutrients present in the manure. To determine this, we collected manure from 15 pig operations in southwestern Ontario in the fall of 2001 and 2002 and spring of 2002 and 2003. The manure was stored in concrete tanks at all operations. Manure from finishing pigs had the highest concentration of VFAs, NH(4)(+)-N, and other nutrients, followed by manure from mixed operations, and then manure from sow operations. The average concentration of total VFAs and NH(4)(+)-N in finishing pig manure was 166 mM compared with 36 and 99 mM, respectively, in sow manure. Total N, P, and K were 2.3, 2.5, and 1.7 times greater, respectively, in finishing pig compared with sow manure. There was no seasonal or year to year variation in amount. The diet of the pigs, use of feed additives or antibiotics, location of tanks, and whether the tanks were covered or mixed were not significant factors contributing to the difference in manure chemistry. The main reason for the differences between the three types of manure was manure dilution. The average dry matter content of finishing pig manure was 4.5 times that of sow manure. This was due to larger density of pigs in finishing compared with sow operations, less manure storage capacity per pig for finishing compared with sow operations, and more wash water being used for sow operations.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».