Comparative life cycle assessment of excreta management systems through composting and biomethanization: Case of a low-income tropical country
Notice bibliographique
Résumé
Low-income tropical regions, such as Haiti, grapple with environmental issues stemming from inadequate sanitation infrastructure for fecal sludge management. This study scrutinizes on-site sanitation systems in these regions, evaluating their environmental impacts and pinpointing improvement opportunities. The focus is specifically on systems integrating excreta valorization through composting and/or anaerobic digestion. Each system encompasses toilet access, evacuation, and sludge treatment. A comparative life cycle assessment was undertaken, with the functional unit managing one ton of excreta in Haiti over a year. Six scenarios representing autonomous sanitation systems were devised by combining three toilet types (container-based toilets (CBTs), ventilated improved pit (VIP) latrines, and flush toilets (WC)) with two sludge treatment processes (composting and biomethanization). Biodigester-based systems exhibited 1.05 times higher sanitary impacts and 1.03 times higher ecosystem impacts than those with composters. Among toilet types, CBTs had the lowest impacts, followed by VIP latrines, with WCs having the highest impacts. On average, WC scenarios were 3.85 times more impactful than VIP latrines and 4.04 times more impactful than those with CBTs regarding human health impact. Critical variables identified include the use of toilet paper, wood shavings, greenhouse gas emissions, and construction materials.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».