Influence of Building Maintenance, Environmental Factors, and Seasons on Airborne Contaminants of Swine Confinement Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Eight swine confinement buildings, selected to cover the widest possible range of cleanliness, were visited twice during winter and once during summer to verify the range, seasonal variations, and correlations between biological and chemical contaminants. Physical aspects were graded for dirtiness (1=clean, 10=dirty), ventilation, air temperature, number of animals, building, and room size. Air samples were taken to measure relative humidity, CO2, ammonia, total dust, and microbiological counts and/or identification (bacteria and molds); endotoxin levels also were measured. During winter, average measurements and ranges were: CO2=0.304% (0.254 to 0.349%); ammonia=19.6 ppm (1.9 to 25.9 ppm); dust=3.54 mg/m3 (2.15 to 5.60 mg/m3). There were 883 cfu/m3 (547 to 2862 cfu/m3) of molds, 4.25×105 cfu/m3 (1.67×105 to 9.30×105 cfu/m3) of total bacteria, 29 cfu/m3 (3 to 94 cfu/m3) of thermophilic actinomycetes). A significant decrease in bacterial levels (p=0.04), dust (p=0.0008), ammonia (p=0.005), and CO2 (p<0.0001) was observed during summer sampling when compared with winter levels. Mold counts were positively correlated (p=0.03) with dirtiness scores, while bacterial counts were negatively correlated with this parameter (p<0.002), whereas bacteria and endotoxins were correlated with the number of animals (p<0.05). Ambient gases (CO2 and ammonia) correlated with each other (p=0.006). Bacteria were the most important contaminant in swine confinement buildings, and endotoxin levels found were also very high (mean=4.9×103 EU/m3). We conclude that a wide range of air contamination exists in swine confinement buildings of different maintenance. There is a decrease in some of these contaminants during summer. Observed dirtiness of the swine confinement buildings has a poor predictive value concerning air quality.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».