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Enregistrement W4392598150 · doi:10.5194/egusphere-egu24-3195

Could amending different organic wastes with Pulp and Paper Mill Sludge (PPMS) thrive the production performance of Eisenia fetida? 

2024· preprint· en· W4392598150 sur OpenAlexaffabout
Dasinaa Subramaniam, Mano Krishnapillai, Lakshman Galagedara

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEisenia fetidaPaper millPulp (tooth)Pulp and paper industryWaste managementEnvironmental scienceChemistryBiotechnologyEnvironmental engineeringAgronomyBiologyEngineeringMedicineDentistryEarthworm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large quantity (150 Mg/day) of Pulp and Paper Mill Sludge (PPMS) is being generated in Corner Brook Pulp and Paper Limited (CBPPL), Newfoundland, Canada. Since PPMS contains high level of organic matter-OM (80-85%) and moisture content-MC (50-60%), it may be considered for recycling as vermicompost and earthworm as animal feed. An initial attempt on vermicomposting PPMS using Eisenia fetida had a long processing time up to 80-90 days. Therefore, the current study was designed to shorten the processing time by amending PPMS with different organic wastes and monitoring production performance of Eisenia fetida.Organic wastes - poultry bedding material (SP), vegetable peels (SV), soil (SS), fresh cow manure (SC-L) and composted cow manure (SC-C) were amended separately with PPMS in 2:1 ratio as the treatments while PPMS alone was the control (S). About 14.1-14.5 g of earthworms/ 3.6 kg of substrate (an average stocking density of 4 g/kg) were introduced in all the treatments which were triplicated in completely randomized design. Changes in vermicompost parameters such as pH, electrical conductivity (EC), OM, MC, etc. were monitored weekly and the population dynamics of earthworms were studied, bi-weekly. The MC was maintained at about 75-80% in all the treatments. Results showed that amending organic wastes with PPMS had a significant (p< 0.0001) influence on the quality and quantity of the final vermicompost produced. The total quantity of vermicompost produced was higher (73.8%) in SC-L followed by SV (70.4%), SC-C (69.8%), SS (67.3%), S (64.3%) and SP (8.8%) in 45 -50 days. pH decreased in all the treatments except in control until 30 days and increased afterward to reach the range between 6.1 and 7.3. EC in all the treatments S, SV, SS and SC-L (except SP and SC-C) reduced from the initial value of 2.90, 2.66, 1.23 and 3.18 to 2.58, 2.56, 2.69 and 2.69 mS/cm, respectively. Simultaneously, OM content showed a decline in all the treatments, while the reduction rate was higher in SS (4.71%) > SV (4.02%) > SP (3.94%) > SC-L (2.91%) > SC-C (2.67%) > S (1.81%). Total biomass gain of Eisenia fetida was 56.1%, 40.4%, 22.3% and 13.4% in SC-L, SC-C, SV and SS, respectively in day 45. Conversely, a reduction in earthworm biomass of 55.8% and 60.1% was observed for S and SP, respectively. The average biomass growth rate was higher in SC-L (1.73 g/day) followed by SV (1.35 g/day) and SS (1.22 g/day). As a whole SC-L, SC-C, SV and SS had no significant difference (p> 0.05) among them in both total biomass gain and growth rate while those treatments had the significant difference with S and SP (P< 0.0001). Therefore, we conclude that the PPMS can be an excellent substrate to reuse in vermicomposting. However, incorporating various organic manures and wastes could enhance the vermicomposting rate and significantly reduce the processing time. Further improvements can be achieved by adjusting factors such as the types and ratio of organic wastes, and the number of earthworms involved.Keywords: Eisenia fetida, PPMS, cow manure, vegetable peels, poultry bedding, soil

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)medium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,205 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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