A comparison of composting and vermicomposting for the disposal of poultry waste
Notice bibliographique
Résumé
Context Poultry products, mostly meat and eggs, provide affordable quality foodstuffs to human populations in Nepal. However, the poultry industry’s by-products, such as litter and offal, also generate potential environmental and human health issues and need a sustainable method of management. Aims The present study compared the effectiveness of vermicomposting by using an exotic earthworm species Eisenia fetida, or effective microorganism-based (EM) composting, of poultry litters in the Terai region of Nepal. Methods Four types of poultry litter, namely, broiler cage litter (parent stock litter), broiler deep litter, commercial layer cage litter and layer deep litter, each combined with earthworms (vermicompost) or effective microorganisms, were subjected to decomposition in beds. A completely randomised design in a 4 × 2 factorial arrangement (poultry litters by Eisenia fetida or effective microorganism) with three replicates per treatment was applied. Key results Macronutrient concentrations, and reduction of the carbon : nitrogen ratio were significantly greater in vermicompost than EM compost. In addition, reduction of the carbon : nitrogen ratio was more significant following vermicomposting for broiler and layer cage litter than in other treatments. The highest initial concentration of N was found in layer cage litter (2.1%) and the lowest in layer deep litter (1.3%) and these increased to 1.5–3.4% and 1.7–1.8% in vermicompost and EM compost respectively. Available phosphorus increased by two- to three-fold in most vermicomposted poultry litters in comparison to initial poultry litters, and a two-fold increase in potassium was likewise achieved. Consistent with these results, worm biomass was significantly higher in layer cage litter and broiler cage litter than in deep litter. More cocoons were evident in layer cage litter, and lowest numbers of cocoon formation were observed in broiler deep litter. Conclusions This comparative study showed that vermicomposting is superior to EM composting for bioconversion of poultry litters into value-added compost. Implications With the adoption of this result, the poultry industry in Nepal could become more sustainable.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».