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Enregistrement W2949648751 · doi:10.1080/10962247.2019.1629359

Intermittent agitation of liquid manure: effects on methane, microbial activity, and temperature in a farm-scale study

2019· article· en· W2949648751 sur OpenAlexafffund
Andrew VanderZaag, Hambaliou Baldé, Jemaneh Habtewold, Etienne Le Riche, Stephen Burtt, Kari E. Dunfield, Robert J. Gordon, Earl Jenson, Ray Desjardins

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of GuelphWilfrid Laurier UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésLiquid manureEnvironmental scienceMethaneManureWaste managementEnvironmental engineeringScale (ratio)Environmental chemistryChemistryPulp and paper industryAgronomyEngineeringBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid manure storages are a significant source of methane (CH4) emissions. Farmers commonly agitate (stir) liquid manure prior to field application to homogenize nutrients and solids. During agitation, manure undergoes mechanical stress and is exposed to the air, disrupting anaerobic conditions. This on-farm study aimed to better understand the effects of agitation on CH4 emissions, and explore the potential for intentional agitation (three times) to disrupt the exponential increase of CH4 emissions in spring and summer. Results showed that agitation substantially increased manure temperature in the study year compared to the previous year, particularly at upper- and mid-depths of the stored manure. The temporal pattern of CH4 emissions was altered by reduced emissions over the subsequent week, followed by an increase during the second week. Microbial analysis indicated that the activity of archaea and methanogens increased after each agitation event, but there was little change in the populations of methanogens, archaea, and bacteria. Overall, CH4 emissions were higher than any of the previous three years, likely due to warmer manure temperatures that were higher than the previous years (despite similar air temperatures). Therefore, intermittent manure agitation with the frequency, duration, and intensity used in this study is not recommended as a CH4 emission mitigation practice.Implications: The potential to mitigate methane emissions from liquid manure storages by strategically timed agitation was evaluated in a detailed farm-scale study. Agitation was conducted with readily-available farm equipment, and targeted at the early summer to disrupt methanogenic communities when CH4 emissions increase exponentially. Methane emissions were reduced for about one week after agitation. However, agitation led to increased manure temperature, and was associated with increased activity of methanogens. Overall, agitation was associated with similar or higher methane emissions. Therefore, agitation is not recommended as a mitigation strategy.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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