Review of global sanitation development
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of the United Nations (UN) Millennium Development Goals (MDGs) and Sustainable Development Goals (SDGs) has resulted in an increased focus on developing innovative, sustainable sanitation techniques to address the demand for adequate and equitable sanitation in low-income areas. We examined the background, current situation, challenges, and perspectives of global sanitation. We used bibliometric analysis and word cluster analysis to evaluate sanitation research from 1992 to 2016 based on the Science Citation Index EXPANDED (SCI-EXPANDED) and Social Sciences Citation Index (SSCI) databases. Our results show that sanitation is a comprehensive field connected with multiple categories, and the increasing number of publications reflects a strong interest in this research area. Most of the research took place in developed countries, especially the USA, although sanitation problems are more serious in developing countries. Innovations in sanitation techniques may keep susceptible populations from contracting diseases caused by various kinds of contaminants and microorganisms. Hence, the hygienization of human excreta, resource recovery, and removal of micro-pollutants from excreta can serve as effective sustainable solutions. Commercialized technologies, like composting, anaerobic digestion, and storage, are reliable but still face challenges in addressing the links between the political, social, institutional, cultural, and educational aspects of sanitation. Innovative technologies, such as Microbial Fuel Cells (MFCs), Microbial Electrolysis Cells (MECs), and struvite precipitation, are at the TRL (Technology readiness levels) 8 level, meaning that they qualify as "actual systems completed and qualified through test and demonstration." Solutions that take into consideration economic feasibility and all the different aspects of sanitation are required. There is an urgent demand for holistic solutions considering government support, social acceptability, as well as technological reliability that can be effectively adapted to local conditions.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».