Dissipation of Antimicrobials in Feedlot Manure Compost after Oral Administration versus Fortification after Excretion
Notice bibliographique
Résumé
Fortification of manure with antimicrobials is one approach to studying their dissipation. However, fortified antimicrobials may not accurately model dissipation that occurs after antimicrobials have been administered to livestock in feed and excreted in manure. This study examined the dissipation of antimicrobials excreted in manure versus those added directly to manure (fortified). Steers were fed a diet containing (kg feed) (i) 44 mg chlortetracycline, (ii) 44 mg each of chlortetracycline and sulfamethazine, (iii) 11 mg tylosin, and (iv) no antimicrobials (control). Fortified antimicrobial treatments were prepared by adding antimicrobials to control manure. Manure was composted for 30 d, sampled every 2 to 3 d, and analyzed for antimicrobials and compost properties. Antimicrobial dissipation followed first-order kinetics. The dissipation rate constant was significantly greater (based on 95% confidence limit) for excreted (0.29-0.54 d) than for fortified chlortetracycline (0.11-0.13 d). In contrast, dissipation rate constants were significantly greater for fortified sulfamethazine (0.47 d) and tylosin (0.31 d) than when the same antimicrobials were excreted (0.08 and 0.07 d, respectively). On average, 85 to 99% of the initial antimicrobial concentrations in manure were dissipated after 30 d of composting. The degree of dissipation was greater ( < 0.0001) for fortified (99%) than for excreted tylosin (85%). Composting can be used to reduce environmental loading of antimicrobials before field application of beef cattle manure. Dissipation rates of fortified antimicrobials during manure composting may not accurately reflect those of antimicrobials that are consumed and excreted by cattle.
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 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».