Exploring the utility of different bulking agents for speeding up the composting process of household kitchen waste
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Household kitchen waste (HKW) is produced in large quantity and its management is difficult due to high moisture content and complex organic matter. Aerobic composting of HKW is an easy, efficient, cost-effective and eco-friendly method. This study is designed to achieve a zero-waste concept and to convert HKW. We optimized the type and size of three different bulking agents to speed up the composting process. The tested bulking agents were fallen leaves, sawdust and fly ash. The results showed a higher and longer thermophilic phase (55oC) for 11 days in C2. Higher moisture content (69%) and higher organic matter degradation (38.4%) were also observed in C2. The pH range in all compost treatments was 7-8.5, Electrical conductivity range was 1.8–3.55 mS/cm, C/N ratio range was 15.4–18.1, water holding capacity range was 3.25–4.3 g water/g dry sample, total potassium range was 1.52–1.61%, total phosphorous range was 0.83–1.14%. The highest germination index (119.1%) was also obtained in C2. The highest chili height (16.7 cm), greater number of leaves (20), greater shoot fresh weight (4.75 g) and root fresh weight (1.2 g) was obtained in the presence of C2. Similarly, greater water WHC (2.8 g water/g DW), higher porosity (55.49%) and higher aggregate stability (54.14%) of soil was also obtained by C2. This research effectively reduced the maturation time to 32 days and converted kitchen waste into compost (resource). This is a very practical idea for home composting and kitchen gardening to combat food security issues in developing countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».