Evaluation of the performance of vegetative buffers for emission reduction of particulate matter from poultry facilities
Notice bibliographique
Résumé
Emissions of particulate matter from poultry facilities can impact local resources, animal and human health, and can be a potential pathway for the transmission of diseases. This report determines the effectiveness of various vegetative buffers layouts as a potential measure reducing particulate matter emissions leaving poultry facilities. Vegetative buffers modify the airflow and filter the air flowing through them, which can enhance the deposition of particulate matter on leaves and ground, and redistribute zones of major deposition. The report summarizes five case studies of poultry facilities in the Lower Fraser Valley, BC, Canada. It demonstrates that appropriate choice of vegetative buffer layout (composition and placement) can affect overall emissions from poultry facilities and hence reduce deposition on neighboring properties. The use of effective buffer layouts allows part of the emitted particulate matter to be intercepted before leaving the property. The simulations predict that the fraction of total PM10 emissions intercepted by the buffer ranges between 0.62 to 4.38%. In relative terms, total deposition on the property can be increased between 10.81% and 29.37% with effective buffer configurations. Deposition on neighboring properties is predicted to be lowered between -‐2.05 and -‐7.62%. In conditions where the buffer is placed directly in front of the source fans and wind directing particulate matter directly into the buffer, highest interception was achieved (filter effect). In other cases, buffers disrupt wind patterns modifying air flows and hence affect spatial deposition patterns (deflection effect). Layouts with corner structures were more effective, as were layouts including double rows and full enclosure around the emission sources. Although these simulations show that buffers can be effective to control (reduce) deposition on selected neighboring properties of concern (up to 7.62% reduction), their impact is limited in terms of overall emission reduction to the environment as overall reduction simulated was less than 3.12%.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».