Fresh, Stockpiled, and Composted Beef Cattle Feedlot Manure
Notice bibliographique
Résumé
The fate of manure nutrients in beef cattle (Bos taurus) feedlots is influenced by handling treatment, yet few data are available in western Canada comparing traditional practices (fresh handling, stockpiling) with newer ones (composting). This study examined the influence of handling treatment (fresh, stockpiled, or composted) on nutrient levels and mass balance estimates of feedlot manure at Lethbridge, Alberta, and Brandon, Manitoba. Total carbon (TC) concentration of compost (161 kg Mg(-1)) was lower (P < 0.001) than stockpiled (248 kg Mg(-1)), which was in turn lower (P < 0.001) than fresh manure (314 kg Mg(-1)). Total nitrogen (TN) concentration was not affected by handling treatment while total phosphorus (TP) concentration increased with composting at Lethbridge. The percent inorganic nitrogen (PIN) was lower (P < 0.01) for compost (5.1%) than both fresh (24.7%) and stockpiled (28.9%) manure. Composting led to higher (P < 0.05) dry matter (DM) losses (39.8%) compared to stockpiling (22.5%) and higher (P < 0.05) total mass (water + DM) losses (65.6 vs. 35.2%). Carbon (C) losses were higher (P < 0.01) with composting (66.9% of initial) than with stockpiling (37.5%), as were nitrogen (N) losses (46.3 vs. 22.5%, P < 0.05). Composting allowed transport of two times as much P as fresh manure and 1.4 times as much P as stockpiled manure (P < 0.001) on an "as is" basis. Our study looked at one aspect of manure management (i.e., handling treatment effects on nutrient concentrations and mass balance estimates) and, as such, should be viewed as one component in the larger context of a life cycle assessment.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».