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Enregistrement W2310587286 · doi:10.2166/washdev.2016.103

Passive evaporation of source-separated urine from dry toilets: UES optimization and dry product accumulation over time

2016· article· en· W2310587286 sur OpenAlexaff
David N. Bethune, Angus Chu, M. Cathryn Ryan

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Sanitation and Hygiene for Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrayChemistryAmmoniaNitrogenEnvironmental chemistryWaste managementPulp and paper industryBotanyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A urine evaporation system (UES) was optimized and evaluated in a laboratory by adding 5 L of urine at the same time each day for 65 days. The UES consisted of a wooden box that is open at the front only with tracks for 22 vertically stacked cafeteria-type trays and a fan and chimney at the back. Urine flowed from tray to tray via gravity exiting each tray via a weir along the long side of the tray. A distinctive physical and chemical zonation in the solid urine product was observed from the upper to lower trays due to leaching of precipitated minerals in the upper trays and mineral accumulation in the lower trays. The redox conditions became increasingly oxidizing from the top to bottom trays due to contact with the atmosphere thus favouring more stable mineralized forms of nitrogen (ammonium and nitrate) and sulphur (sulphate) and disfavouring the less stable and volatile ammonia, nitrogen gas and hydrogen sulphide. The quality of the fertilizer product is higher in the upper trays with higher levels of nitrogen, phosphorus and potassium, whereas the lower trays have higher levels of sodium chloride. Nitrogen losses due to ammonia volatilization were approximately 35%.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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