A Comprehensive Assessment of Technical Impacts and User Experience with Food Waste Grinders in Multiunit Residential Buildings
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the impact of food waste grinder (FWG) use on potable water consumption, wastewater characteristics, solid waste diversion, and resident attitudes in a multiunit residential building (MURB), which also provided source separated organics collection (green bins) to residents as a means to dispose of food waste. Baseline conditions were assessed during a four-month control period where residents had access to only green bins as a means to divert food waste from mixed solid waste, which was followed by an 11 month study period where residents had access to green bins and FWGs. No significant increase in potable water consumption was observed with FWG use. With the exception of fixed dissolved solids and fats, oils, and grease (FOG) (increases of 16% and 45%, respectively, though FOG was lower than typical wastewater), the generation of measured wastewater constituents did not increase significantly with FWG use. The variability of most wastewater constituent concentrations increased considerably after FWG activation, suggesting that widespread use of FWGs in MURBs may result in increased variability in the influent to wastewater treatment plants. The quantity of organics in the mixed solid waste stream did not decrease following FWG implementation, but the amount of unavoidable food waste present in the green bin stream decreased (−20%), suggesting that materials disposed of in the FWG had been disposed of in the green bin stream prior to FWG activation. Resident survey respondents indicated using both devices for food waste disposal, with no device consistently preferred by the population. To our best knowledge, this was the first study to focus specifically on the impact of FWG implementation in a MURB population, which also had access to green bins as a means of disposing of organic waste.
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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».