Poultry Farming Practices Affect the Chemical Composition of Poultry Manure and Its C and N Mineralization in a Ferric Acrisol
Notice bibliographique
Résumé
Industrial poultry farming is a booming sector in Africa. This activity generates a significant amount of manure that could be used to improve crop yields on low-productivity soils. We wanted to characterize the variability in the chemical composition of poultry manure and its ability to release mineral nitrogen when applied to soils compared to other organic sources of nutrients such as cattle manure and human feces. We conducted a survey in 79 poultry farms to characterize their practices such as the type of poultry raised, the type of feed and the bedding litter. Poultry manure, cattle manure and human feces samples were collected and analyzed to determine their chemical composition. An incubation study was conducted with all three types of organic resources for 91 days to measure mineral nitrogen release. We found that agricultural practices explain more than 60% of the chemical composition of poultry manure. Wood chips were the most common bedding litter (77% of cases) and about 70% of farms use industrial poultry feed. Broiler manure contains more C and N than laying hens that contain more Ca. Poultry manure releases nitrogen faster than cattle manure when applied to the soil. A combination of broiler chicken manure and laying hen manure could be more beneficial to the crops.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».