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Enregistrement W4362632681 · doi:10.21203/rs.3.rs-2612369/v1

Radical-induced rapid humification of waste milk and the performance of derived slow release fulvic-like fertilizer

2023· preprint· en· W4362632681 sur OpenAlexaff
Yanping Zhu, Yuxuan Cao, Chengjin Wang, Shihu Shu, Jinpeng Zhu, Dongfang Wang, He Xu, Dongqing Cai

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHumusChemistryFertilizerFulvic acidEnvironmental chemistryResource recoveryPersulfateWastewaterStrawGreen wasteEnvironmental pollutionHumic acidPulp and paper industryWaste managementEnvironmental scienceOrganic chemistryEnvironmental engineeringInorganic chemistrySoil waterCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The direct disposal of waste milk (WM) leads to severe environmental pollution and resource loss. Considering the high content of nutrients, WM has a potential as an ideal raw material for organic fertilizer. In this work, base-activated persulfate (KOH/PS) was used as a new artificial humification technology to transform WM into product with 45.3% of fulvic-like acid (FLA) and 18.9% of humic-like acid (HLA) in 1 hour. Therein, FLA had more active groups (-COOH, -CNOH, -OH) than natural fulvic acid likely owing to hydroxylation, carboxylation and the Millard reaction. Reactive species of •OH and SO 4 − • generated in KOH/PS system may be related to degradation or polymerization reactions during humification. The product was mixed with attapulgite to fabricate a slow-release nano FLA fertilizer which could increase the yield of chickweeds by 107% compared with the blank as well as the abundance of beneficial bacteria in soil. Overall, this study provided a rapid method for the recycling of waste food and highly-concentrated organic wastewater, which may have a huge application prospect in sustainable agriculture.

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 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 enseignants0,350
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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