Co-composting of manure with fat, oil, and grease: Microbial fingerprinting and phytotoxicity evaluation
Notice bibliographique
Résumé
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/m3. However, between 10 and 20 L/m3, 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 NH3. From the present results, 10 L/m3 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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».