Phosphorus Recycling from manure – A Case Study on the Circular Economy : Work package 4
Notice bibliographique
Résumé
In this case study paper, phosphorus recycling from manure is discussed, with a special focus on the recycling process developed by the BioEcoSIM consortium.We analysed phosphorus flows globally, at a European level and on a national level, with a focus on the Netherlands.In the Netherlands, as in some other regions in Western Europe, there is excess supply of manure due to intensive livestock production.The oversupply, combined with legislation, generates a negative manure price.This negative manure price creates the business case for BioEcoSIM and other manure processing techniques.The BioEcoSIM technique processes manure into phosphorus and nitrogen fertilizer as well as an organic soil improver or biochar.By extracting from manure the useful components, transport costs are reduced.Furthermore, greenhouse gas emissions and particulate matter formation are decreased.However, since manure is already almost completely recycled on arable and pasture land, the effect on phosphorus flows is limited.The EU phosphorus flows show that the main losses of phosphorus in the food sector are through sewage sludge, other waste water and food waste, and not through manure.Nonetheless, losses of phosphate from manure do have a high environmental impact, since it causes eutrophication.This paper shows also what the macroeconomic consequences of phosphorus recycling from manure will be.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».