A meta-analysis reveals that operational parameters influence levels of antibiotic resistance genes during anaerobic digestion of animal manures
Notice bibliographique
Résumé
Anaerobic digestion (AD) has shown the potential to reduce the numbers and types of antibiotic-resistance genes (ARG) present in animal manures. However, the variability of the results has limited the ability to draw solid conclusions. To address this issue, we performed a series of meta-analyses to evaluate how AD of pig, cattle, and dairy manures affects ARG levels and how different parameters, such as temperature, pH, digestion times, and the addition of other substances (e.g., solids, antibiotics) influence ARG changes. Twenty studies with enough details on changes in ARG levels during the AD process were identified and used for the meta-analyses. The results suggested that AD could significantly reduce ARG levels regardless of the conditions of the process. Also, thermophilic AD was more effective than mesophilic AD at reducing ARGs, although this difference was only significant for pig manures. The results also suggested that long digestion times (>50 days) yielded better ARG reduction rates, and that the addition of solids from an external source (co-digestion) negatively affected the efficiency of ARG reduction. In general, the results suggested that ARG changes during AD could be linked to the abundance and activity of hydrolytic communities.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».