Sustainable wastewater reuse for agriculture
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Effective management of water resources is crucial for global food security and sustainable development. In this Review, we explore the potential benefits and challenges associated with treated wastewater (TW) reuse for irrigation. Currently, 400 km3 yr−1 of wastewater is generated globally, but <20% is treated, and of that TW, only 2–15% is reused for irrigation depending on region. The main limitation of TW for irrigation is the inability of current treatment technologies to completely remove all micropollutants and contaminants of emerging concern, some of which have unknown impacts on crops, environment and health. However, advanced water treatment and reuse schemes, supported by water quality monitoring and regulations, can provide a stable water supply for agricultural production, as demonstrated in regions such as the USA and Israel. Such schemes could potentially serve a net energy source, as the embedded energy in wastewater exceeds treatment needs by 9 to 10 times. Agriculturally useful nutrients such as nitrogen, phosphorus and potassium could be also recovered and reused. TW reuse for irrigation could act as a major contributor to a circular economy and sustainable development, but the first steps will be funding and implementation of advanced and sustainable treatment technologies and social acceptance. Treated wastewater (TW) reuse for irrigation could alleviate water imbalances and boost food production in water-scarce regions, thus promoting global food and water security. This Review discusses the potential and challenges of widespread TW reuse for agriculture in a circular economy framework.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,014 |
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