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Enregistrement W4401981609 · doi:10.1186/s13750-024-00342-5

Recovery of plant nutrients from human excreta and domestic wastewater for reuse in agriculture: a systematic map and evidence platform

2024· article· en· W4401981609 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Evidence · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesFamiljen Kamprads StiftelseSveriges LantbruksuniversitetVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésReuseWastewaterNutrientEnvironmental scienceAgricultureWastewater reuseWaste managementWater resource managementAgroforestryBusinessEnvironmental protectionEnvironmental engineeringEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Achieving a more circular and efficient use of nutrients found in human excreta and domestic (municipal) wastewater is an integral part of mitigating aquatic nutrient pollution and nutrient insecurity. A synthesis of research trends readily available to various stakeholders is much needed. This systematic map collates and summarizes scientific research on technologies that facilitate the recovery and reuse of plant nutrients and organic matter found in human excreta and domestic wastewater. We present evidence in a way that can be navigated easily. We hope this work will help with the uptake and upscaling of new and innovative circular solutions for the recovery and reuse of nutrients. METHODS: The systematic map consists of an extension of two previous related syntheses. Searches were performed in Scopus and Web of Science in English. Records were screened on title and abstract, including consistency checking. Coding and meta-data extraction included bibliographic information, as well as recovery pathways. The evidence from the systematic map is embedded in an online evidence platform that, in an interactive manner, allows stakeholders to visualize and explore the systematic map findings, including knowledge gaps and clusters. RESULTS: The evidence base includes a total of 10 950 articles describing 11 489 recovery pathways. Most of the evidence base is about recovery technologies (41.9%) and the reuse of recovered products in agriculture (53.4%). A small proportion of the evidence base focuses on the characteristics of recovered products (4.0%) and user acceptance and perceptions of nutrient recovery and reuse (0.7%). CONCLUSIONS: Most studies we mapped focused on nutrient recovery from 'conventional' systems, that is, from centralized sewer and wastewater treatment systems that produce biosolids and a treated effluent. While we also found substantial research on nutrient recovery from source-separated urine, and to some extent also on nutrient recovery from source-separated excreta (notably blackwater), the body of research on nutrient recovery from source-separated feces was relatively small. Another knowledge gap is the relative lack of research on the recovery of potassium. More research is also needed on user acceptance of different recovery technologies and recovered products.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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