Gallinaza: un residual avícola como fuente alternativa de nutrientes para producción de biomasa microalgal
Bibliographic record
Abstract
La gallinaza puede ser usada como una fuente alternativa de nutrientes para el cultivo de microalgas, proveyendo de biomasa microalgal utilizable como producto final. El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto de la fracción soluble de gallinaza (FSG) a tres diferentes concentraciones (6, 18 y 36%) sobre el crecimiento, la producción de pigmentos y proteínas de la microalga marina Chroomonas sp. y de la microalga de agua dulce Chlorella sorokiniana. La FSG no biodegradada mostró un efecto letal sobre el crecimiento de ambas microalgas. La FSG tratada aeróbicamente mejoró el crecimiento de Chroomonas sp. a 18% con 131,37 ±13,66 x106 cel mL-1, y a 36% para C. sorokiniana de 228,64 ±4,90 x106 cel mL-1 (p<0,05). De igual forma, el peso seco más alto se obtuvo a 18 y 36% para Chroomonas y C. sorokiniana de 1,69 ±0,03 y 1,07 ±0,01 mg mL-1, respectivamente (p<0,05). La producción de pigmentos fue más alta a 36% de FSG. Los máximos valores de clorofila fueron de 21,49 ±2,51 y 16,06 ±0,83 mg mL-1, y de carotenoides de 12,35 ±1,69 y 1,96 ±0,19 mg mL-1 para Chroomonas y C. sorokiniana, respectivamente. La máxima producción de proteínas fue alcanzada a 18% para Chroomonas sp con 384,54 ±18,52 mg mL-1, y a 36% para C. sorokiniana con 779,53 ±11,14 mg mL-1 (p<0,05). Estos resultados sugieren que la fracción soluble de gallinaza puede ser usada como una fuente de nutrientes para la producción de biomasa enriquecida con pigmentos y proteínas, reduciendo así costos de cultivo.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 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 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".