Domestic wastewater treatment and agricultural reuse progress and reporting challenges
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,102 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».