MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7097784826

MEASUREMENT OF ODOUR EMISSIONS FROM HOG OPERATIONS IN MANITOBA Final Report Submitted to Manitoba Livestock Manure Management Initiative Inc. and Triple S Hog Manure Management Initiative

2000· article· en· W7097784826 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueOdor and Emission Control Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBarnManureManure managementOdorOlfactometerLivestock
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Odour emissions were measured on ten (10) hog farms in Manitoba in 1999 and 2000. Five of the ten farms were farrow-to-finish operations (size ranging from 130 to 800 sows), two nursery operations (5,000 and 10,000 hogs), two farrow-nursery operations (2,500 and 3,000 sows), and one grow/finish operation (4,000 hogs). Seven of the ten operations included in this study were less than 5 years old, and the other three were 10, 35 and 40 years old, respectively. On each selected farms, odour samples were taken from (i) barn exhaust, (ii) manure storage, and (iii) downwind (50 m to 3.5 km). A flux hood was used to collect odour samples from land application of manure on three farms. Odour levels (concentrations) of collected samples were determined by using a dynamic-dilution olfactometer with six screened human assessors. A Jerome was used to measure hydrogen sulfide (H2S) levels of odour samples taken from six farms in 2000. Farm-average odour levels from barn exhaust ranged from 131 to 1842 OU on ten farms. The farms could be divided into three groups according to their odour levels: four in a low odour level group (131 to 252 OU), four in a medium level group (641 to 750 OU), and two in a high level group (1765 to 1842 OU). No apparent correlations were found between the odour level

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,600
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetOdor and Emission Control TechnologiesTravaux en français237 207