Compostagem de resíduos da indústria de desfibrilação de algodão
Bibliographic record
Abstract
O processo de compostagem foi avaliado por meio do monitoramento diário da temperatura em leiras confeccionadas com o resíduo da indústria de desfibrilação de algodão e tipos de inóculo. Foram avaliadas seis leiras, divididas em dois sistemas: com aeração e sem aeração, sendo estudados, em cada sistema, três tipos de inóculo: esterco bovino diluído em água; esterco bovino, e conteúdo ruminal. Avaliou-se, também, a porcentagem de redução de volume nas leiras quando se intensificaram os revolvimentos, visando a obter informações para fins de dimensionamento do pátio de compostagem. Os compostos produzidos foram transferidos para minhocário e amostras do produto após a compostagem e após a vermicompostagem foram analisadas quimicamente com o objetivo de avaliar os teores de nutrientes. Os resultados obtidos demonstraram que o conteúdo ruminal utilizado como inóculo tende a apresentar valores mais altos de temperatura na fase inicial (fase ativa) e menores na fase final (maturação), embora, independentemente do tipo de inóculo utilizado, a estabilização praticamente tenha ocorrido no mesmo período; o sistema com aeração possibilitou, em todos os tratamentos, estabilização mais rápida do material, quando comparado ao sistema sem aeração; a intensificação dos revolvimentos possibilitou diminuição do tempo de retenção com redução de 46% no volume final, e a composição química dos vermicompostos apresentou-se enriquecida quando comparada aos compostos produzidos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".