Surface irrigation of dairy farm effluent. Part I : Nutrient and Bacterial Load
Notice bibliographique
Résumé
When handled separately from manures, dairy farm effluents (DE) are costly to manage because of their low nutrient content and large volume. In anticipation of using surface irrigation to lower the land application cost of DE, this projects investigated the impact, on DE characteristics, of different sources and storage systems.\nMilk house wastewaters were monitored on two farms using a 500 l manhole intercepting these before entering the septic tank. Manure runoff, with and without milk house wastewater, was also characterised on six farms for 1 yr, and on two farms for three consecutive years, where each farm used a different management system.\nThe results indicated that DE containing milk house wastewater, manure runoff or a mixture of both had a relatively low nutrient load, confirming that their application rate needed to range between 205 and 2050m3 ha-1, depending on the management system used. Stored along with solid manure, DE generally had a higher total solids (TS), nutrient loads and bacterial count, as compared to that drained away from the solid manure. Furthermore, for effluent drained away from solid manures, rainfall rather than snow occurring from October to May, inclusively, tended to increase their TS and nutrient load. The ratio of faecal coliforms to faecal streptococci (FC/FS) was greater than 10 when milk house wastewaters were stored along with the manure runoff because milk house wastewaters increased the death rate for FS compared to FC.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».