REDUCTION OF ODOUR EMISSIONS FROM SWINE BUILDINGS: COMPARISON OF THREE REDUCTION TECHNIQUES
Notice bibliographique
Résumé
Although several technologies have been developed to reduce odour emissions from swine housing, there is actually no official inventory that can be used to compare the reductions obtained with these technologies. The objectives of the present study were 1) to select from the literature the most promising technologies allowing odour emissions reduction; 2) to evaluate the selected technologies in an experimental barn and 3) to compare the emission reductions. A literature review listing all developed technologies was carried out. A list of criteria classified within six different categories (agronomic, economic, technical, environmental, use of resources and social & health) was used to assess the global potential performance of all those technologies. An experimental laboratory farm was then use to compare the selected technologies. The experiment involved five treatments: diet alterations, under slats separation system, a combination of diet alterations and under slats separation, biological air treatment and a control. Identical and independent chambers housing four growing-finishing pigs were monitored during seven weeks (3 weeks of accommodation and 4 weeks of testing). Odour concentration was evaluated weekly by olfactometry. Preliminary results showed that an appropriate diet can reduce odour emissions by 35% while in-barn separation system allowed a 33% reduction of the odour emissions. The combination of these two treatments allows a total reduction of 59% of the odour emissions. The biological air treatment can reduce the odour emissions by 81%. Results indicate that a biological air treatment is the most promising technology for odour reduction from swine buildings.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».