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Enregistrement W3140696830 · doi:10.1080/17597269.2021.1899363

Analysis of biogas production potential based on livestock dung availability: A case of household biogas plants in Nepal

2021· article· en· W3140696830 sur OpenAlexaff
Narayan Prasad Adhikari, R.C. Adhikari

Notice bibliographique

RevueBiofuels · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockFodderBiogasMonsoonEnvironmental scienceAgroforestryCow dungAgronomyGeographyBiologyEcologyFertilizerForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an analysis of the potential for household-scale biogas production based on cattle and buffalo dung in three geographical regions of Nepal. A field survey was conducted in 240 livestock-holding households, and data of daily fresh dung yield were obtained from 210 livestock individuals classified into four categories: mature buffalo (>3 year), young buffalo (≤3 year), mature cattle (>3 year) and young cattle (≤3 year). The data were collected in three different seasons with varying temperature and humidity. The energy values of the dung were experimentally measured. The results showed that the average daily dung yield per livestock in the monsoon was higher than that of the other seasons, for all geographical regions, because of higher fodder availability. Despite the highest livestock number per household in the mountains as compared to the hills and lowlands, the net availability of dung in the mountains was only about 30% of that of other two regions due to lower availability of fodder. Fodder availability, livestock herding hours, quality of dung and seasonal variations were found to be important parameters in determining the net potential biogas production. Based on these findings, measures to increase biogas production from available dung are discussed and generalized.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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