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Enregistrement W2155840322 · doi:10.1139/a02-008

Exploitation of composting management for either reclamation of organic wastes or solid-phase treatment of contaminated environmental matrices

2002· article· en· W2155840322 sur OpenAlexvenueno aff
Giovanni Vallini, Simona Di Gregorio, A. Pèra

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioremediationLand reclamationCompostEnvironmental scienceWaste managementGreen wasteHazardous wastePollutantEnvironmental chemistryBiodegradable wasteContaminationMechanical biological treatmentMunicipal solid wasteChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is an overview of the potential use of composting technology in programmes aimed at organic waste recycling (product-oriented perspective) or decomposition of hazardous materials (process-oriented perspective). This latter approach includes composting as a tool for bioremediation of environmental matrices, such as contaminated soils and sediments. In all above-mentioned cases, biological reactions that characterize composting must be managed carefully to allow putrescible residues to become a humified agricultural fertilizer with no phytotoxic effects, or the degradation of organic pollutants (e.g., aliphatic and aromatic hydrocarbons or halogenated solvents) to proceed to the highest extent with formation of innocuous end products. Thus, the fundamental aspects of controlling the microbial environment in composting matrices are singled out as a means for better evaluating the range of adverse conditions possibly responsible for hindering the correct evolution of the process within different applications. Key words: biopiles, bioremediation, composting, ex situ soil biotreatments, in-vessel systems, open systems, organo-nitro explosives, organic waste reclamation, polycyclic aromatic hydrocarbons, soil composting windrows.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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