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Enregistrement W4364357739 · doi:10.18280/ijsdp.180331

Identification of Potential Laundry Waste Generation in Yogyakarta, Solutions and Impacts

2023· article· en· W4364357739 sur OpenAlexvenueno aff
Sadono Mulyo, Sajidan, Suwarno Hadisusanto, Prabang Setyono

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHerbal Medicine and Trade Cooperation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Gadjah MadaUniversitas Sebelas Maret
Mots-clésLaundryIdentification (biology)Waste managementEnvironmental scienceMunicipal solid wasteEnvironmental planningEnvironmental engineeringEngineeringCivil engineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laundry businesses that are not legal entities are growing in Yogyakarta Province and dispose of waste into the environment without processing so that it can cause harm to environmental health and public health because it has high organic and hydraulic loads, process model of anoxic oxic phase and wetlands with bath neutralization is a high-efficiency anaerobic process that can operate at high organic loads.Processing with wetland as a follow-up treatment can reduce organic contamination levels further.Therefore, this study used a process model with the combination of an anoxic-oxic phase and a wetland with a straw bath neutralization (the soaking of the straw) as a pretreatment to treat the laundry waste.The purpose of this study was to examine the potential of the process model on the effluent quality, the potential and impact of effluents as fertilizers for agricultural crops, and the fate and translocation of pollutants in rice plants.This study compared the process model with and without the straw bath neutralization as a pretreatment method.Detail Engineering Design in this study was an influent debit (Q) of liquid waste of 50cc/minute, an average hydraulic residence time in anaerobic, anoxic, and aerobic (wetland) processes of < 12 hours, 0.5-5 days, and > 53 hours, respectively with detergent organic load in the range of 42.17 mg/L -164.11mg/L.The results of this study showed that the quality of the effluent increased as indicated by the reduction in pollutant parameters such as BOD, COD, TSS, TDS, detergent, and total phosphate in the range of 7.39-98.17%and 7.09-95.49% in the control group (without pretreatment) and the pretreatment group, respectively.The potential and impact of effluents as fertilizers for rice plants were that they can stimulate morphological growth and vegetative development of plants and generative quantity of rice plants by producing quantity and quality of rice plant products where the control group produced a rice grain weight of 155.80 grams/0.4m 2 , fate and translocation of hazardous materials of ABS surfactant (detergent) in rice grain with the content of 32.65 mg/kg, while the pretreatment group produced a rice grain weight of 75.79 grams/0.4m 2 with the content of hazardous materials of ABS surfactant (detergent) of 24.80 mg/kg.The conclusion of this scientific study using the laundry waste treatment process model with the straw bath neutralization if it is scaled up and equipped with Detail Engineering Design can be used as a policy recommendation for water resource management by local regional policyholders.With the limitations of the work that has been done, the direction of future research is to try out the processing of laundry waste on a scale-up prototype or complete scale-up process model with Detail Engineering Design, to examine the hygienic effects of rice containing hazardous detergent ingredients in the process of cooking rice with water containing excessive doses of chlorine as well as to assess the Biological Exposure Index of detergents in humans.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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