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Enregistrement W4367173962 · doi:10.1002/jeq2.20483

Perspectives on peak liquid manure temperature with implications for methane emissions

2023· article· en· W4367173962 sur OpenAlexafffundabout
Chih‐Yu Hung, Efe Kemal Koc, Brian Grant, Ward Smith, Andrew VanderZaag

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésManureMethaneLiquid manureEnvironmental scienceVolume (thermodynamics)Methane emissionsManure managementAir temperatureEnvironmental engineeringAtmospheric sciencesChemistryAgronomyPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Methane emissions from liquid manure storage are currently estimated with a methane conversion factor (MCF) based on manure temperature inputs or air temperatures as a substitute in the 2019 IPCC Tier 2 method. However, differences between peak manure temperature and peak air temperature (Tdiff) in warm seasons are likely to occur and result in poor estimates of MCF and methane emissions. To address this concern, this study aims to investigate the relationship between the Tdiff and ratio of manure surface area to manure volume (Rs:v) using a mechanistic model and by analyzing farm‐scale measurement studies across Canada. Positive correlations between Tdiff and Rs:v were found using a modeling approach and from farm‐scale results (r = 0.55, p = 0.06). Tdiff ranged from –2.2 to 2.6°C in farm‐scale results mainly collected from eastern Canada. We suggest that manure volume and surface area, in addition to removal frequency, could be used to estimate Tdiff and be part of the criteria for improving manure temperature estimates, which could lead to improved estimates of MCF.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,843

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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