Does overwintering change the inoculum effect on methane emissions from stored liquid manure?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Greenhouse gas (GHG) emissions, especially methane (CH4), from manure storage facilities can be substantial. Methane production requires adapted microbial communities (“inoculum”) to be present in the manure. Complete removal of liquid dairy manure (thus removing all inoculum) from storage tanks in the spring has been shown to significantly reduce CH4 emissions over the following warm season. This study examined whether the same mitigation effect would occur after fall removal of liquid dairy manure. Emissions of CH4, nitrous oxide (N2O), ammonia (NH3), and CO2 were measured from six 11.88‐m3 tanks equipped with flow‐through chambers. There were three inoculated controls (20% inoculum) and three uninoculated treatments, where inoculum was completely removed in the fall/winter (0% inoculum). Direct N2O and NH3 (indirect N2O) were minor contributors to the total GHG budget, contributing <2% on a CO2 equivalent (CO2e) basis. Removal of inoculum led to a 34% decrease in total emissions on a CO2e basis and to a 29% decrease in the CH4 conversion factor compared with the inoculated control (0.37 vs. 0.52; p = .01). Overall, removing inoculum in the fall reduced CH4 emissions from manure storage tanks; however, fall inoculum removal was less effective than in a previous study where inoculum was removed in the spring. The timing of inoculum removal may affect the efficiency of this CH4 mitigation strategy. However, this method may be impractical for larger manure storage tanks. Further study is required to overcome challenges of time‐sensitive, complete inoculum removal from farm‐scale storage tanks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».