Détermination de la contamination microbiologique des litières de fumier recyclé en filière de production bovine en fonction des pratiques de productions et de gestion en élevage
Bibliographic record
Abstract
La litière de fumier recyclé (LFR) est utilisée dans les fermes canadiennes comme alternative à la litière conventionnelle de paille. Elle est obtenue par l’extraction de la fraction solide du fumier des vaches, parfois suivie par une maturation. Toutefois, les caractéristiques microbiologiques de cette litière sont peu documentées. Ainsi, cette étude a permis la description du microbiote et des caractéristiques microbiologiques de la LFR comparativement à la paille, avant et après leur utilisation, et d’évaluer l’impact de différentes méthodes de production de la LFR sur ces écosystèmes. Les résultats des analyses du microbiote ont démontré que la richesse et la diversité du microbiote de la LFR avant utilisation étaient différentes de celles de la paille. Les litières de fumier recyclé avant et après utilisation possédaient une diversité microbienne moindre comparativement à celles mesurées pour la paille avant et après utilisation. Aussi, les différentes méthodes de production de la LFR n’influençaient pas la richesse du microbiote, mais influencent sa composition. La méthode de production utilisant la séparation suivie d’une maturation en amas possédait une charge bactérienne moindre que celle utilisant la séparation suivit d’une maturation en boîte. Finalement, la LFR contenait plus de Listeria monocytogenes et de Salmonella spp que la litière de paille. Cela permet de conclure que la LFR, actuellement produite dans les fermes de l'Est du Canada, constitue un risque microbiologique plus élevé que la litière de paille.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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.
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".