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Enregistrement W3216567533 · doi:10.1016/j.cscee.2021.100164

Recent advances in utilization of municipal solid waste for production of bioproducts: A bibliometric analysis

2021· article· en· W3216567533 sur OpenAlexaff
Prabhjot Kaur, Gagan Jyot Kaur, Winny Routray, Jamshid Rahimi, Gopu Raveendran Nair, Ashutosh Singh

Notice bibliographique

RevueCase Studies in Chemical and Environmental Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioproductsProduction (economics)Municipal solid wasteWaste managementEnvironmental scienceBiochemical engineeringEngineeringBiofuelEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presently urban areas are reported for supporting 56% of the total world population, accountable for generating significant amount of municipal solid waste (MSW). Seventy percent of which ends into landfills, 19% is recycled and 11% is employed for energy generation. For environmental and economic sustainability , it is important to minimize the waste and maximize the recovery. This paper details the review from the Scopus and Web of Science databases, for the recent research in MSW utilization (conventional and novel). It identified the niche area of bioproducts production, to conduct the bibliographic review. The data confirms that major portion of the research is reported in North America. For production of bioproducts, the research on MSW in higher than research being pursued on organic fraction of municipal solid waste (OFMSW). Research studies on the valorization of MSW are aimed towards production of enzymes, surfactants and high value products , whereas on OFMSW, studies are aimed on the development of biomaterials and bioplastics . The most cited research articles are focused on the segregation of municipal waste and its valorization by microbial culture for production of high value products. MSW valorization at lab scale has given encouraging results but upscaling it to industrial level is challenging due the heterogeneity of the MSW.

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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,007
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations58
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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