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Enregistrement W4288766322 · doi:10.26443/msurj.v17i1.179

Potential for use of Spent Substrate of Pleurotus Mushrooms Grown on Urban Waste as Feed for Dairy Cattle

2022· article· en· W4288766322 sur OpenAlexafffund
Liesl Van Wyk

Notice bibliographique

RevueMcGill Science Undergraduate Research Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésOysterMushroomPleurotusWaste managementFood scienceEnvironmental sciencePulp and paper industryBiotechnologyBiologyEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mushroom wastes are available in high volumes, with 5 million tons of spent mushroom substrate (SMS) being disposed of globally every year. Due to this high availability, various forms of SMS have been researched for their use as alternative animal feeds. Additionally, experimental techniques can be used to grow certain mushroom species, such as oyster mushrooms (Pleurotus sp.) on various lignocellulosic waste materials. Therefore, the SMS from Pleurotus sp. grown on these waste materials may offer a promising conversion from a waste material to a low-cost, nutritionally sufficient feed. However, little research has been done to determine if feeds from Pleurotus SMS specifically grown on urban waste substrates offer the same benefits. Given rising awareness on circularity and urban self-sufficiency, growing mushrooms on urban waste is a promising solution which should be investigated. This paper assesses the feasibility of using SMS from golden oyster mushrooms (Pleurotus citrinopileatus) grown on urban waste as dairy cattle feed, comparing substrate ratios to determine which would result in the most desirable protein and fiber contents. SMS from three experimental substrates of cardboard and spent coffee grounds (SCG) were compared to traditional dairy cattle feeds. Treatments 2 and 3 were found to be suitable for use as additives to traditional feeds in small replacement amounts. However, both treatments also had high fiber content, which may affect practicality of use as feeds.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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