MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2151352903 · doi:10.82308/23440

Surface irrigation adapted to the land spreading of dairy farm effluent

2005· dissertation· en· W2151352903 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2005
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationEffluentEnvironmental scienceWater resource managementDairy farmingBusinessGeographyEnvironmental planningEnvironmental engineeringAgricultureAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important number of Canadian dairy farms manage their manure as solids and in doing so, must handle large volumes of manure seepages and milk house wastewater (dairy farm effluent-DFE). The present project adapted surface irrigation as a more economical and sustainable method of disposing of this large volume of DFE on cropped land near their storage facility. The experimental surface irrigation system consisted of a gated pipe installed perpendicular to the slope of the field allowing the discharged DFE to run down the slope. The adaptation of the system and the measurement of its environmental impact were conducted on two dairy farms, A and B, in the region South West of Montreal where their DFE were characterized. In 2003 and 2004, DFE was applied on one of two 0.5 and 0.3ha plots, on each farm, to observe losses through the subsurface drainage system, by means of sampling wells, and effects on soil nutrient levels. The DFE collected in 2002 and 2003 had a lower nutrient content than that collected in 2004 because of higher precipitations. The DFE generally contained between 150-500 mg/L of TKN, 15 to 40 mg/L of TP and 500 to 700 mg/L of TK. DFE losses through the subsurface drainage system were observed on both farms during each irrigation test. Nevertheless, outlet losses were observed only when irrigating under wet soil conditions or when applying more than 50mm of DFE. Outlet losses represented at the most 1.2% of the total DFE volume applied and 0.32% of the nutrient and bacterial loads. Although only 65 to 75% of the soil surface was covered by the applied DFE, the irrigation sessions did provide some additional soil moisture for crops, increasing yield by 31% in 2004. Once absorbed by the soil, the applied DFE did not increase the soil nutrient level and variability in the presence of crop. Thus, the DFE contributed to the irrigation and fertilization of the plots. Surface irrigation to spread low nutrient DFE, as compared to the conventional tanker system reduced the application costs from $3.05/m3, to $0.95/m3.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetWastewater Treatment and ReuseTravaux en français237 207