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Enregistrement W4226025306 · doi:10.1590/1678-5150-pvb-6990

Ammonia gas for bacterial control in poultry litter

2022· article· en· W4226025306 sur OpenAlexaff
Richard F. Muniz, Willian Rafael de Oliveira, Rhaquel S. Pereira, Cristiani V. Pasqualotto, Luciana Ruschel dos Santos, Laura Beatriz Rodrigues, Bruno S. Mendonça, Luciane Daroit, Fernando Pilotto

Notice bibliographique

RevuePesquisa Veterinária Brasileira · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensInnovation, Science and Economic Development Canada
Organismes subventionnairesUniversidade de Passo Fundo
Mots-clésLitterPoultry litterPoultry farmingMicroorganismBacteriaPathogenic bacteriaEnvironmental scienceFood scienceBiologyVeterinary medicineMedicineNutrientEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: The current techniques used in the disinfection of reused poultry litter, such as lime addition, windrowing and plastic cover on the surface, do not guarantee the elimination of pathogenic microorganisms, causing damage to the environment and animal health. Gram negative bacteria, i.e., Salmonella and Escherichia coli, can be transmitted from one batch to another through reused litter, causing health damage to broilers and humans that consume food contaminated by these agents. Our study assessed the effectiveness of the methods plastic cover on the surface (PCS) and plastic cover on the surface with ammonia gas injection (PCSAI) in the control of Gram negative bacteria. The results obtained, both in laboratory conditions (Experiment 1) and in the field (Experiment 2), demonstrate that the method PCSAI with 0.22% ammonia gas had a significant reduction (P<0.05) of Gram negative bacteria in the period of 48 hours This new methodology for disinfecting poultry litter will allow its reuse in a practical and safe way, improving the preservation of the environment, of the health of broilers and consumers of poultry products.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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