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Enregistrement W4403436207 · doi:10.1021/acs.est.4c08078

Trapped Urban Phosphorus: An Overlooked and Inaccessible Stock in the Anthropogenic Phosphorus Cycle

2024· article· en· W4403436207 sur OpenAlexafffund
Xuanjing Chen, Ning Cao, Carolien Kroeze, Prakash Lakshmanan, Zheng Li, Ying Sun, Jiechen Wu, Lin Ma, Zhaohai Bai, Maryna Strokal, Fusuo Zhang, Xinping Chen, Xiaojun Shi

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchJilin UniversitySouthwest UniversityChinese Academy of SciencesInstitute of Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of SciencesGuangxi Academy of Agricultural SciencesKungliga Tekniska HögskolanInstitute of GeneticsCollege of Resources and Environment, Southwest UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Queensland
Mots-clésUrbanizationChinaMunicipal solid wasteStock (firearms)PopulationFertilizerEnvironmental scienceUrban areaUrban wastePhosphorusLand useEnvironmental protectionEnvironmental engineeringGeographyWaste managementEcologyChemistryBiologyEngineeringEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban landscapes are high phosphorus (P) consumption areas and consequently generate substantial P-containing urban solid waste (domestic kitchen wastes, animal bones, and municipal sludge), due to large population. However, urbanization can also trap P through cultivated land loss and urban solid waste disposal. Trapped urban P is an overlooked and inaccessible P stock. Here, we studied how urbanization contributes to trapped urban P and how it affects the P cycle. We take China as a case study. Our results showed that China generated a total of 13 (±0.9) Tg urban trapped P between 1992-2019. This amounts to 6 (±0.5) % of the total consumed P and 9 (±0.6) % of the chemical fertilizer P used in China over that period. The loss of cultivated land accounted for 15% of the trapped urban P, and half of this was concentrated in three provinces: Shandong, Henan, and Hebei. This is primarily since nearly one-third of the newly expanded urban areas are located within these provinces. The remaining 85% of trapped urban P was associated with urban solid waste disposal. Our findings call for more actions to preserve fertile cultivated land and promote P recovery from urban solid waste through sound waste classification and recycling systems to minimize P trapped in urban areas.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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