Estimating the global warming potential of animal waste-based organic liquid fertilizer for urban hydroponic farms
Notice bibliographique
Résumé
Urban farms, particularly those utilizing vertical space and hydroponics, have the potential to address many challenges of the existing food system. The use of organic inputs in hydroponics can conserve dwindling non-renewable resources and mitigate greenhouse gas (GHG) emissions associated with inorganic nitrogen (N) fertilizer production and use. The study compared plant growth using organic liquid fertilizer (OLF) from insect and chicken waste in a two-step aerobic bioreactor. Basil (Ocimum basilicum) plants were grown with an inorganic fertilizer control and a novel OLF at two separate locations. In the first part of the study, plant yield, nutrient uptake and tissue elemental composition were used to validate the functional equivalency of OLF versus inorganic fertilizer. The second part of the study used these results to conduct a life-cycle assessment (LCA) to quantify GHG mitigation potential of the novel OLF. N-mass balance showed a liquid nitrogen conversion rate ∼40% for the bioreaction. Solid output from the bioreaction contained approximately 35% of the initial N. N-gaseous loss was approximately 25% of total N-input. Because the nature of gaseous N-loss was unknown, LCA modeled different scenarios varying the percent of gaseous N-loss as N2O, as it is the only nitrogen-based gas with appreciable global warming potential. Models showed that N2O leakage during bioreaction must be below 5% of total N-input for OLF to mitigate GHG emissions associated with fertilizer usage in urban hydroponic production. Further studies should focus on direct quantification and characterization of gaseous N-loss during this type of bioreaction.
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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 | 0,001 | 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 ».