Bacterial contamination of tile drainage water and shallow groundwater under different application methods of liquid swine manure
Notice bibliographique
Résumé
A 2 year field experiment evaluated liquid manure application methods on the movement of manure-borne pathogens (Salmonella sp.) and indicator bacteria (Escherichia coli and Clostridium perfringens) to subsurface water. A combination of application methods including surface application, pre-application tillage, and post-application incorporation were applied in a randomized complete block design on an instrumented field site in spring 2007 and 2008. Tile and shallow groundwater were sampled immediately after manure application and after rainfall events. Bacterial enumeration from water samples showed that the surface-applied manure resulted in the highest concentration of E. coli in tile drainage water. Pre-tillage significantly (p < 0.05) reduced the movement of manure-based E. coli and C. perfringens to tile water and to shallow groundwater within 3 days after manure application (DAM) in 2008 and within 10 DAM in 2007. Pre-tillage also decreased the occurrence of Salmonella sp. in tile water samples. Indicator bacteria and pathogens reached nondetectable levels within 50 DAM. The results suggest that tillage before application of liquid swine manure can minimize the movement of bacteria to tile and groundwater, but is effective only for the drainage events immediately after manure application or initial rainfall-associated drainage flows. Furthermore, the study highlights the strong association between bacterial concentrations in subsurface waters and rainfall timing and volume after manure application.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».