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Enregistrement W2559984434 · doi:10.5897/jece2016.0386

Waste degradation and leachate quality on composting platform: A case study in Lome, Togo

2016· article· en· W2559984434 sur OpenAlexaff
Komi Koledzi Edem, P. Aina Martin, Nyonuwosro Segbeaya Kwamivi, Tcha-Thom Maglwa, Gnon Baba, T. Agbebavi James

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Chemistry and Ecotoxicology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesFonds Français pour l'Environnement Mondial
Mots-clésLeachateCompostOrganic matterChemistryFractionationEnvironmental chemistryBiodegradable wasteBiodegradationDegradation (telecommunications)Waste managementPulp and paper industryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemical or organic compounds released during the waste composting could be harmful to the environment. The purpose of this work is to investigate the stability indices of organic matter after the lixiviation runs on composting platforms. The results showed that the organic matter became resistant to biodegradation after 2 months of wastes composting, that the nitrates content decreased, while the phosphorus one increased. The organic load predominantly hydrophilic substances (HPI*) decreased significantly (p <0.05) during composting polymerizing into humic acids (AH characteristics of the leachate, such as a pH <8, a (BOD5/COD) ratio >0.1 and a (AH*+HPO*) content <50% pointed to the class of an intermediate leachate. However, the values of COD*) and hydrophobic substances (HPO*). The increase in (AH*+HPO*) fractions is correlated with Specific UV Absorbance (SUVA) value which rose from 4 to 25 L.gC-1.cm-1. Some <4000 mgO2.L-1, of SUVA >20 L.gC-1.cm-1 and an HPI* concentration <30% suggested a stabilized leachate. Thus, during the 4 months, the resultant compost although mature was not stable. The leachate characterization has permitted to understand both its quality and the state of the waste where it originates from, making it possible to prevent any chemicals leakage into the environment.   Key words: Waste, composting, organic matter, hydrophobic fractionation.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,169

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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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