Sustainability analysis of primary wastewater treatment by willow plantations in Québec
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wastewater treatment is a necessary step to avoid environmental impacts of water consumption and usage. Traditional approaches are expensive and are limited to developed countries. Phytofiltration using fast-growing trees and shrubs like willows potentially offer an alternative. This paper aims to determine if wastewater treatment using phytofiltration can provide complementary environmental and economic benefits for rural communities in a Nordic climate such as the province of Québec, Canada. It looks at different perspectives of the wastewater treatment solution in a local and rural context. Based on life cycle analysis (LCA) and life cycle cost analysis (LCC), we found that, for an exemplar Québec municipality, the conventional wastewater treatment scenario impacted more on climate change, ecosystem quality and human health than the two phytofiltration of wastewater scenarios studied, where impact is highly dependant on the biomass valorization. The net present cost of the phytofiltration scenarios were lower than typical conventional treatment in Québec. For a biomass producer, conventional biomass production had the highest environmental impact on ecosystem quality, while biomass production from phytofiltration had the highest environmental impact on climate change, human health, and resources. We demonstrate that the phytofiltration is a viable and multifunctional technology that could provide good incentives for a local biomass value chain. it allows to both alleviate wastewater treatment burden and provide affordable biomass for bioenergy development for rural communities. Mobilizing local stakeholders will be key to make phytofiltration an alternative solution for both environmental burden alleviation and rural economic development.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle