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Enregistrement W2280813206

Development of ammonia emission factors for the land application of poultry manure in the lower fraser valley of British Columbia

2009· article· en· W2280813206 sur OpenAlexaffabout
Anthony Lau, S. Bittman And D. E. Hunt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManureAmmoniaEnvironmental scienceFertilizerAnimal scienceAgronomyChemistryBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lau, A. K., Bittman, S. and Hunt, D. E. 2008. Development of ammonia emission factors for the land application of poultry manure in the Lower Fraser Valley of British Columbia. Canadian Biosystems Engineering/Le genie des biosystemes au Canada 50: 6.47 6.55. The objective of this study was to monitor ammonia emissions and develop updated ammonia emission factors for land application of poultry manure under British Columbia conditions. Field trials, which involved four types of poultry manure as the fertilizer materials, were performed at Agassiz Research Station in 2005 and 2006. After manure application, ammonia emission rates were determined using wind tunnels, capturing the emitted ammonia with acid traps and analyzing with a flow injection analyzer. For all trials, the highest emissions occurred within the first day, and gradually declined over the next 2-3 weeks. Cumulative ammonia emission in all treatments did not exceed the initial amount of ammonianitrogen present in manure. Ammonia emission rates were significantly different among the manure types (pB0.005). The percent total loss of ammonia with time was positively correlated with manure pH. Ammonia emission rates were generally higher in both of the spring trials than the fall trial. The proposed revised ammonia emission factors of 0.12 and 0.16 for the two major types of poultry broiler and layer are in line with current emission factors adopted by Environment Canada. However, current and revised emission factors (0.38 vs. 0.13) were substantially different for turkey manure.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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