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Record W3023358281 · doi:10.17118/11143/18890

Réduction des GES d’étables à vaches au moyen de biofiltres passifs

2019· article· fr· W3023358281 on OpenAlexaffvenueabout
Alexandre R. Cabral

Bibliographic record

Venue˜Le œclimatoscope · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldChemical Engineering
TopicOdor and Emission Control Technologies
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le secteur laitier est le troisième secteur agricole en importance au Canada et se concentre au Québec et en Ontario, où se trouvent 82% des fermes laitières. Presque 41% des émissions totales de GES de la province de Québec sont attribuables à la fermentation entérique de bovins. Dans les fermes laitières du Québec, les vaches restent confinées à l’étable durant l’hiver. À l'intérieur d'une étable typique, l'échange d'air a lieu 6 à 7 fois par heure pour maintenir un environnement de haute qualité pour les animaux. Cela conduit à des taux d'échange d'air élevés, avec des gaz d'échappement contenant de très faibles concentrations de méthane (CH4). Le potentiel de réchauffement planétaire du CH4 est de 28 à 36 fois supérieur à celui du CO2. Les principales stratégies de réduction des émissions de CH4 étudiées dans le contexte de l'élevage sont : 1) de solides pratiques et technologies de gestion tenant compte de l’écologie; 2) une meilleure gestion de l'alimentation et de la nutrition; 3) l’utilisation de modificateurs du rumen; et 4) l'augmentation de la production animale grâce à la génétique et à d'autres méthodes de gestion. En ce qui concerne la réduction des émissions de GES, la biofiltration est une technique couramment appliquée dans les secteurs agricole et industriel, mais qui a reçu relativement peu d’attention lorsqu’il s’agit de la réduction des émissions des bâtiments d’élevage d’animaux. Cela est dû au fait que les concentrations de CH4 dans ces bâtiments sont très faibles, ce qui rend difficile l’oxydation biotique du CH4 en CO2, à moins que des biofiltres de très grande taille ne soient utilisés. Dans le biofiltre, les bactéries méthanotrophes sont capables d’oxyder le CH4 en CO2, en conditions aérobies. La température du lit interne du biofiltre a une influence profonde sur l'activité méthanotrophe. Les résultats de notre étude ont montré qu'il est possible de retirer presque complètement le CH4 des gaz d'échappement des bâtiments d'élevage. Les gros biofiltres ne posent pas de problème dans les fermes laitières canadiennes, car il y a souvent assez de place pour les accueillir. Étant donné que le nombre de vaches au Canada est estimé à 945 000, si les gains d’efficacité obtenus dans notre étude étaient transposés aux conditions réelles, les biofiltres passifs à faible coût seraient en mesure de réduire tout près de 3 millions de tonnes d’équivalent CO2 chaque année, soit 5% des émissions associées au secteur agricole canadien; ou 0,45% des émissions totales de GES du pays.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.120
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.220 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes3
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