Domestic wastewater treatment and agricultural reuse progress and reporting challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Safely treated wastewater is critical to water-related sustainable development. With a focus on the domestic wastewater component of SDG 6.3, this study synthesized the latest country-level data on domestic wastewater generation and treatment, aggregated by geographic regions and income classifications, and subsequently addressed the challenges for monitoring safe water reuse (wastewater use). The data synthesis reveals that the domestic sector generates 267.5 billion m 3 yr − 1 of wastewater globally, of which 63% (168.8 billion m 3 yr − 1 ) is collected in sewers and septic tanks, and 54.7% (146.3 billion m 3 yr − 1 ) is treated. In comparison, 45.3% (121.2 billion m 3 yr − 1 ) is released to the environment in untreated form, either uncollected (98.7 billion m 3 yr − 1 ) or collected but untreated (22.5 billion m 3 yr − 1 ). Although these data, compiled by the World Health Organization (WHO), show progress in view of SDG 6.3.1, the proportion of safely treated wastewater remains strongly uneven between geographic regions and income groups. On the water reuse front, while there is significant progress in industrial (e.g. China) and agricultural (e.g. Egypt) reuse of treated wastewater, untreated water reuse remains a dilemma that requires special attention where it is most common, i.e., in low-income and lower-middle-income countries. Considerable challenges in assessing the state-of-affairs remain because of its terminology, informal status and the limited availability (and usefulness) of reported reuse volumes or areas for WHO’s health-based targets.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découle