MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3010557950 · doi:10.2166/washdev.2020.120

Treatment of fecal matter by smoldering and catalytic oxidation

2020· article· en· W3010557950 sur OpenAlexaff
Shadi Saberi, Kasra Samiei, Ewa M. Iwanek, Samoil Vohra, Masoumeh Farkhondehkavaki, Yu‐Ling Cheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Sanitation and Hygiene for Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésSanitationSewageEnvironmental scienceFecesWaste managementHuman fecesSewage treatmentEnvironmental engineeringEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is a strong need for transformative sanitation systems in the areas of the world where open defecation habits and/or inadequate sewage treatment methods and facilities exist. This paper describes an innovative thermally efficient solid waste treatment process as a basis for an off-the-grid, non-sewered toilet in order to address this need. Human feces are combusted in a continuous-cyclic manner using two stages of smoldering and catalytic oxidation. It has been shown that thermal coupling of the two stages creates a self-sustained reactor that can combust wet fecal material containing up to 3.2 parts water to 1 part dry matter – equivalent of water content in healthy human feces – without the need for external heating, known as the ultimate challenge in direct combustion of human feces. Furthermore, it has been shown that air flow rate can be reliably used as a controlling mechanism for fecal destruction rate which means the same reactor could be operated for various and varying input rates. The present work demonstrates the potential for manufacturing low-cost, low-energy consuming sanitation systems that are more easily accessible to communities in need of such systems.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,178

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Water Sanitation and Hygiene for DevelopmentMême sujetWastewater Treatment and ReuseTravaux en français237 207