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Enregistrement W4403072207 · doi:10.3390/environments11100217

Challenges and Issues of Life Cycle Assessment of Anaerobic Digestion of Organic Waste

2024· article· en· W4403072207 sur OpenAlexaff
Kasun Jayawickrama, Rajeev Ruparathna, Rajesh Seth, Nihar Biswas, Hisham Hafez, Edwin Tam

Notice bibliographique

RevueEnvironments · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensGreenfield Research (Canada)University of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaerobic digestionLife-cycle assessmentBiodegradable wasteWaste managementBiogasSustainabilityScope (computer science)Environmental scienceCircular economyMunicipal solid wasteEnvironmental impact assessmentMonetizationEnvironmental economicsEngineeringComputer scienceProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Life Cycle Assessment (LCA) is a widely used tool to measure the environmental sustainability of products or processes. Integrating LCA into the assessment of waste diversion strategies recognizes that current waste diversion strategies are insufficient to stem the global impacts of waste effectively. The increased pressure to divert organic and inorganic materials to reduce landfills impacts and promotes the circular economy. Historically, waste diversion efforts in municipalities and industries focused on higher-profile inorganic wastes, such as plastics and other recyclables. However, organic waste is increasingly identified as a key waste fraction that must be effectively managed and regulated. This research surveys published LCAs from 2019 to 2023 focusing on the anaerobic digestion (AD) of organic waste. Notable conclusions include the lack of studies comparing AD with the latest treatment options such as co-gasification; the insufficient attention to the LCAs on biogas upgrading methods; and the monetization of LCA results using carbon credits. In addition, more than 50% of reviewed LCA studies concluded the results with a sensitivity analysis, which was not a common practice before 2019 in LCA studies on anaerobic digestion. This signifies the increasing need to understand uncertainty in the circumstances governing applying AD to wastes. Finally, neglecting the combined effect of several parameters in the sensitivity analysis might have reduced the accuracy of the sensitivity analyses in the reviewed LCAs. Overall, LCAs conducted on AD-related applications vary widely in terms of scope and consistency, implying that the outcomes may not be as applicable as intended. The identified challenges, issues, and other findings related to this research are expected to help standardize LCA procedures as applied to AD to promote greater comparability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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