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Enregistrement W2795648195 · doi:10.5539/jfr.v7n3p64

Assessment of Pathogen Inactivation under Sub-composting Temperature in Lab-scale Compost Piles

2018· article· en· W2795648195 sur OpenAlexvenueno aff
Venkata Vaddella, Pramod Pandey, Wenlong Cao, Sagor Biswas, Collen Chiu, Yawen Zheng, Tong Wu, Nada Ghanem, Fatïh Büyüksönmez

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompostRaw materialPathogenEscherichia coliEnvironmental scienceChemistryBiologyMicrobiologyAgronomyEcologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was conducted to assess the temperature profile and corresponding pathogen inactivation in lab-scale compost piles. The variation in temperature at different locations of piles and E. coli concentrations was evaluated. The experiment design included plastic containers of different height filled with organic feedstock. Cotton balls soaked with pathogens (E. coli and E. coli O157:H7) were placed inside the feedstocks at various depths. Subsequently, change in pathogen concentrations, feedstock characteristics, and temperature was monitored over time. Observations showed fluctuation in temperature of piles. The peak temperature (> 50 °C) was reached after two weeks of expertiment. The concentrations of E.coli and E. coli O157: H7 at different depths varied among piles during the 35 days of experiments. The reductions in E. coli concentrations ranged 1- 4 orders of magnitude. In certain piles, reduction in E. coli concentrations was followed by increased in E. coli levels indicating the possibility of perturbation of bacteria in the feedstock potentially at low temperature. We anticipate these preliminary results will provide additional insights on pathogen inactivation in compost system. The approach used here can be implemented at field-scale compost piles for assessing pathogen inactivation during compost process under field conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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