Mapping the scientific landscape of organic fraction of municipal solid waste recycling: A bibliometric analysis (2005–2024)
Notice bibliographique
Résumé
This bibliometric analysis portrays the recycling of the organic fraction of municipal solid waste over a 20-year period (2005 to 2024). The great challenges posed by the ever-increasing generation of organic waste in municipal garbage encouraged us to review the state of scientific knowledge to identify gaps, major research themes and influential research that can enable decision-makers to make more informed decisions about organic waste recycling in the future. Using 1,842 scientific documents from the Scopus database, this research applies performance analysis and scientific mapping to highlight research trends, specific subtopics, and other structural features as well as to understand the importance of certain articles and researchers. The results show a strong increase in the production of scientific corpus beyond 2015, with emerging topics such as the circular economy, sustainable development and innovative technologies for the treatment of organic waste. Composting and anaerobic digestion are the most proven technologies, but pyrolysis, insect bioconversion and biorefineries are gaining ground. The bibliometric analysis reveals a number of gaps, including socio-technical integration, consumer behaviour and compost contamination control. This research goes beyond describing current knowledge, charting a course for future research. • Municipal organic waste recycling has progresses significantly since 2015, incorporating principles of the circular economy and technological innovations. • Composting and anaerobic digestion remain the predominant processing methods, while pyrolysis is gaining attention. • Significant gaps include socio-technical integration and compost contamination. • Life cycle analyses often fail to consider integrated approaches to waste management. • Empirical research on policy incentives and scaling of waste technologies is lacking.
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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,167 | 0,256 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».