An overview of cotton and polyester, and their blended waste textile valorisation to value-added products: A circular economy approach – research trends, opportunities and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Fast-changing fashion trends have resulted in increases in textile production and waste generation. The environmental impacts of the production, consumption and end-of-life of textiles are amply documented. Therefore, the industry has started to shift from the linear economy principle of ‘take-make-waste’ to the circular economy concept, where textiles can reenter the life cycle rather than being wasted and thus form a closed loop, resulting in resource savings and reduced environmental impacts. To this end, valorization of solid waste streams from the textile industry to recover fibers and marketable value-added products has gained increasing attention in recent years. Textile waste valorization involves three main steps: pretreatment, enzymatic hydrolysis and fiber regeneration. This review presents the main methodologies and the most recent technical developments in these valorization strategies, the value-added products obtained and their applications. Furthermore, the review describes fermentative products synthesized using cellulosic glucose from the cotton fraction of waste streams. Gaps and challenges in existing strategies are identified for potential future research. This review will help to apprize researchers and practitioners of important recent developments in effective textile valorization via upcycling and guide them in the design of efficient strategies for sustainable management of textile waste streams.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».