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Enregistrement W2152513362 · doi:10.1139/l08-117

Co-composting of manure with fat, oil, and grease: Microbial fingerprinting and phytotoxicity evaluation

2009· article· en· W2152513362 sur OpenAlexvenueno aff
Nayef Z. Al-Mutairi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKuwait University
Mots-clésCompostAmendmentGerminationManurePhytotoxicityVermicompostGreaseEnvironmental scienceMicrobial population biologyAgronomyPulp and paper industryChemistryNutrientBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sole carbon source utilization profiles to characterize compost maturity were evaluated in reference to several other physicochemical and biological maturity indices. The results suggested that the addition of fat, oil, and grease (FOG) had a significant effect on the biological processes in the sample piles when compared to the control pile. Additionally, principal components analysis of the patterns and the levels of microbial activity indicate that microbial communities differentiate in response to FOG additions from 1 to 20 L/m 3 . However, between 10 and 20 L/m 3 , no recognizable differences were found between the control and the FOG amendment communities. Biolog data indicates a shift in the structure and function of the microbial community in compost with high FOG additions, which may be a useful indicator of high functional diversity and evenness during composting processes. Finally, the germination index (GI) of lettuce increased from 9% in the control to 100% in the FOG amended compost. However, the addition of high amounts of FOG might in turn inhibit seed germination and root growth because of the high pH and electrical conductivity (EC), and the volatilization of NH 3 . From the present results, 10 L/m 3 was found to be the optimum FOG amendment rate for manure compost. These amendment rates are empirical and may be regarded as potential guidelines to agricultural practitioners.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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