Current State of Greenhouse Waste Biomass Disposal Methods, with a Focus on Essex County Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Managing organic waste produced from agricultural greenhouse production is becoming an increasing concern for growers and communities that contain significant greenhouse production. Currently, in North America, the waste vines, leaves and stems, and fruit grade-outs that are produced during in-season greenhouse production and post-harvest processes are most commonly sent to local landfills. With landfills rapidly filling and increasing pressures to improve the sustainability and circularity of greenhouse production, alternative waste management solutions are needed. This review examines greenhouse organic waste characteristics and composition, focusing on Essex County, Ontario, Canada, which has the highest density of greenhouse production in North America. Current worldwide research on greenhouse waste disposal methods is reviewed, including landfilling, land application, incineration and waste-to-energy, anaerobic digestion, char production, organic fertilizer production and composting, and insect digestion. Seasonal timing, waste composition, cost, space, and the state of research influence the feasibility of implementing these solutions on an industrial scale. This review also contains a case study of greenhouse organic waste characteristics and quantity, and the most suitable management strategies for Essex County (containing the Leamington and Kingsville areas) in southern Ontario, Canada, where this issue is becoming an increasing concern to the local community. Gaps in policy and data are highlighted, including barriers that may limit the adoption of the innovative solutions proposed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».