Evaluation methods on manure exposure from liquid manure injection tools
Notice bibliographique
Résumé
Rahman, S., Chen, Y., Zhang, Q. and Lobb, D. 2005. Evaluation methods on manure exposure from liquid manure injection tools. Canadian Biosystems Engineering/Le genie des biosystemes au Canada 47: 6.9 6.16. Laboratory and field studies were conducted to explore evaluation methods on manure exposure (refer as to manure being not covered by soil, but exposed to the air) for liquid manure injection tools. The laboratory study was conducted in an indoor soil bin with three sweeps (small, medium, and large) at three injection depths (50, 100, and 150 mm), two tool forward speeds (0.6 and 1.4 m/s), and two soil moisture contents (14 and 18%). Soil surface profiles measured with a laser profiling system were used to define two parameters, risk and beneficial factors, as well as manure exposure and soil cover indices, to assess the risk for manure exposure following liquid manure injection. These parameters indicated that a larger sweep operating at greater injection depth and lower forward speed resulted in low risk for manure exposure on the soil surface. Soil moisture content did not significantly affect the manure exposure. The field study was conducted with a commercial injector consisting of 13 sweep injection tools in a clay soil at three manure application rates (28, 56, and 112 m/ha) and an injection depth of 100 mm. Following the manure injection, line-transect and image analysis methods were used to quantify the percentage of the surface area covered with manure (manure cover), and the odour concentration and emission rate were determined by a wind tunnel and a dynamic dilution olfactometer. The results showed that manure cover increased at an increased manure application rate. No statistically significant effect of manure application rate on odour concentration was observed, and the odour data were not correlated to the manure cover data.
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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 ».