Egestabase – An online evidence platform to discover and explore options to recover plant nutrients from human excreta and domestic wastewater for reuse in agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Restoring nutrient circularity across scales is important for ecosystem integrity as well as nutrient and food security. As such, research and development of technologies to recover plant nutrients from various organic residues has intensified. Yet, this emerging field is diverse and difficult to navigate, especially for newcomers. As an increasing number of actors search for circular solutions to nutrient management, there is a need to simplify access to the latest knowledge. Since the majority of nutrients entering urban areas end up in human excreta, we have chosen to focus on human excreta and domestic wastewater. Through systematic mapping with stakeholder engagement, we compiled and consolidated available evidence from research and practice. In this paper, we present 'Egestabase' - a carefully curated open-access online evidence platform that presents this evidence base in a systematic and accessible manner. We hope that this online evidence platform helps a variety of actors to navigate evidence on circular nutrient solutions for human excreta and domestic wastewater with ease and keep track of new findings.
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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 | 0,046 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,011 |
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 ».