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Enregistrement W4414342020 · doi:10.13031/ja.16383

Adaptation and Validation of the CO2 Balance Method for Ventilation Rate Estimation in Laying Hen Houses

2025· article· en· W4414342020 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of the ASABE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLayingVentilation (architecture)Respiratory quotientBalance (ability)Production (economics)Adaptation (eye)Resource (disambiguation)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highlights Adapted CO2 balance improves ventilation rate prediction in poultry housing systems. Respiration quotient set to 0.9 (day) and 0.85 (night) enhances model accuracy. Adjusting the CO2 production rate (+18% day, +8% night) boosts model performance. Model accuracy declines with inlet-to-exhaust CO2 differences below 150 ppm. ABSTRACT. Assessing the environmental impact of poultry farms requires accurately determining ventilation rates (VR) while minimizing resource use. Accurate VR estimates are crucial for precisely evaluating emissions, making VR a vital factor in enhancing the sustainability of poultry production. This study aims to adapt and validate the carbon dioxide (CO 2 ) balance method for VR prediction in laying hen houses. The adaptation was based on the CO 2 balance method from the International Commission of Agricultural and Biosystems Engineering (CIGR), which considers variables such as the CO 2 production rate of hens (PRCO 2 ), animal activity (AA), and the respiratory quotient of laying hens (RQ). Data collected from an experiment involving laying hens in conventional cages (CC) under laboratory conditions were used to adapt the VR prediction model. The adapted model was validated under both laboratory and commercial conditions in three housing systems: conventional cages (CC), enriched cages (EC), and cage-free systems (CF). At the laboratory level, validation was performed using data from two studies conducted in the same controlled laboratory conditions but with different housing systems (the first in CF and the second in the three systems simultaneously). At the commercial level, validation was performed using data collected from 30 commercial farms in Quebec, Canada. The resulting adaptations included setting AA to 1, RQ to 0.9 during the day and 0.85 at night, and PRCO 2 to 18% during the day and 8% at night. The adjusted model demonstrated an R 2 of 0.63 for VR prediction when the difference between exhaled and inlet CO 2 was less than 150 ppm. At the experimental level, all evaluated housing systems showed an R 2 greater than 0.63 and an average RMSE of 0.35 m 3 h -1 hen -1 . At the commercial level, housing systems exhibited an average predicted R 2 of 0.71 and an RMSE of 1.68 m 3 h -1 hen -1 . The adapted CO 2 balance method presented good predictive values across laboratory and commercial experiments. Keywords: Airflow, Animal activity, Egg production, Gas production, Poultry building, Respiratory quotient.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,049

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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