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Enregistrement W4284677532 · doi:10.1111/gcbb.12986

Effect of anaerobic digestate fuel pellet production on <i>Enterobacteriaceae</i> and <i>Salmonella</i> persistence

2022· article· en· W4284677532 sur OpenAlexfundno aff
Ashley Cathcart, Beatrice Smyth, Christina R. Forbes, Gary Lyons, Simon Murray, David Rooney, Christopher R. Johnston

Notice bibliographique

RevueGCB Bioenergy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgri-Food and Biosciences InstituteInterregEuropean CommissionQueen's UniversityBryden Centre, Queen's University BelfastQueen's University Belfast
Mots-clésDigestateAnaerobic digestionEnvironmental scienceEnterobacteriaceaeSalmonellaPelletsFood sciencePulp and paper industryAnaerobic bacteriaBiologyBacteriaEcologyEscherichia coliMethaneEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Production of digestate pellets for fuel has been identified as a promising circular economy approach to provide renewable energy and additional income to farms, while at the same time presenting the potential to divert raw digestate from nutrient‐saturated land and reduce the risk to water quality. Although previous research has investigated the feasibility of pellet production, there has been little focus on the bio‐safety aspects of the system. Little is currently known about the persistence of bacteria present in the digestate and the potential impacts on human health for those handling this product. The aim of the present research was to determine the effect that each step in the pellet production process has on bacteria numbers: anaerobic digestion, mechanical separation, solid drying, and pelletisation. Enterobacteriaceae enumeration by colony count method was used to quantify bacteria, and the presence of Salmonella at each stage was determined. The Enterobacteriaceae count reduced with each stage, and the final pelletisation step reduced bacteria numbers to below detectable levels (<10 colony forming units/g). Salmonella was only detected in the starting slurry and absent from digestate onwards. Storage of the pellets under winter and simulated summer conditions showed no reactivation of Enterobacteriaceae over time. The pelletisation process produces a digestate product with Enterobacteriaceae counts below the maximum threshold (PAS110 specification) for transport off the source farm, but care must still be taken when handling digestate pellets as complete sterilisation has not been confirmed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,176 · 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'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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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