Comparative life cycle assessment of on-site sanitation systems using lagoons or drying beds for fecal sludge treatment in low-income tropical countries
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Environmental challenges in low-income countries, such as Haiti, persist due to inadequate sanitation infrastructure. This study assesses the environmental impacts of nine on-site sanitation systems to identify those with the least environmental impacts and explore improvement options. Nine scenarios were developed, each representing different systems for managing 1 ton of fecal sludge over 1 year. The ‘Impact World + ’ and ‘IPCC 2013 GWP 100a’ methods evaluated impacts on ecosystems, human health, and climate change. Data sources included interviews, weighing records, and scientific publications. Results show that Scenario 8 (Flush Toilet – Evacuation – Planted Drying Beds) is most impactful on health (1.17 × 10−2 DALY), while Scenario 1 (Composting Toilet – Evacuation – Unplanted Drying Beds) is least impactful (1.77 × 10−3 DALY). For ecosystem impacts, Scenario 2 (Container-based Toilet – Evacuation – Planted Drying Beds) is most impactful (3.81 × 103 PDF·m2·year), while Scenario 6 (VIP latrine – Evacuation – Lagoons) is least impactful (3.52 × 103 PDF·m2·year). Key hotspots include toilet paper, wood shavings, GHG emissions, and water use. The study recommends an integrated approach combining environmental life cycle assessment (LCA) with life cycle cost assessment and social LCA for sustainable decision-making on sanitation systems in low-income countries.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».