Identification and evaluation of VOCs evolved from warm season swine mortality composts
Notice bibliographique
Résumé
The intensive production of swine in Iowa (28.4 % of the U.S.A production) inevitably results in high amounts of piggery waste including animal carcasses. Composting is an environmentally sound and relatively inexpensive method to dispose swine mortalities especially when the carcasses are diseased. Measurement of VOC emissions is an alternative to test progress and completion of the process. In this study, diseased swine mortalities are composted in summer conditions of Central Iowa. Corn silage, oat straw and corn stalks are used as envelope materials. Once a week, air samples are collected from the center of test units and sampled with 85 µm Carboxen/ polydimethylsiloxane (CAR/PDMS) solid phase microextraction (SPME) fiber. Samples were analyzed using gas chromatography (GC) - mass spectrometry (MS). The objective of the study is to investigate the potential usage of VOCs as indicators of swine mortality degradation. It is found that nitrogen and sulfur containing compounds can be used as indicators of the composting process. Sulfur-containing compounds are detected from all test units. Nitrogen-containing compounds are detected from only corn silage test units. It is concluded that carcass degradation is incomplete in all of the test units. Carcass degradation in corn stalks and oat straw test units is better than corn silage test units. These results are supported with respiration rate results. Respiration rates of the remaining swine carcasses are found to be between 5-7 mg CO2-C g VS-1d-1 and swine carcasses are categorized as moderately unstable composts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».