Valorization and repurposing of seafood waste to next-generation carbon nanofertilizers
Notice bibliographique
Résumé
The surge in population growth, urbanization, and shifts in food consumption patterns have resulted in a rise in the global production of organic waste. This waste material must be repurposed and effectively managed to minimize environmental footprints. The generation of abundant biowaste, especially from marine sources, may have detrimental impacts on the environment and human health if left untreated. In recent years, substantial efforts have been made to valorize seafood waste, contributing significantly to the sustainability of the blue economy through the repurposing of marine discards. Seafood waste can be transformed into different by-products which can be applied as soil amendment to enhance soil quality and health, demonstrating a holistic approach to repurposing and waste utilization. The extraction of bioactive metabolites from these waste materials has opened avenues for developing nanofertilizers. This intersection of waste valorization and nanotechnology is pertinent in the context of sustainable agriculture. While conventional fertilizers improve soil fertility with significant leaching and gaseous losses, the advent of nanofertilizers introduces a paradigm shift with their targeted and controlled delivery mechanisms, rendering them significantly more efficient in resource utilization and mitigation of environmental crises. This review delves into the global issue of seafood waste accumulation, offering an overview of various methods for repurposing. The primary aim of this review is to bring into limelight the recent efforts in developing a portfolio of carbon-based nanofertilizers derived from organic waste, replacing previous valorization methods due to their sustainability, efficiency, and eco-friendliness. There are immense opportunities for future work in this direction by exploring innovative nanoengineering approach owing to the potential of carbon nanofertilizers in enhancing the production of value-added products and reduction of environmental pollution.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».