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Enregistrement W4416588981 · doi:10.1016/j.grets.2025.100316

The role of microbial inoculum in improving composting performance and promoting compost maturation: A review

2025· article· en· W4416588981 sur OpenAlex
Hussein G. Salih, Noori M. Cata Saady, Baiyu Zhang, Talib M. Albayati

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueGreen Technologies and Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNewfoundland and LabradorDepartment of Agriculture, Forestry and FisheriesMitacsDepartment of Fisheries and Aquaculture, Government of Newfoundland and Labrador
Mots-clésCompostMicrobial inoculantOrganic matterMicrobial population biologyBiodegradable wasteMicroplastics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accelerating the composting of organic waste remains a key objective in research and practice. This review aims to critically examine recent advancements in microbial inoculation (MI) strategies and their role in enhancing composting performance and promoting compost maturation. It synthesizes findings on microbial inocula, including single strains and consortia, and their effects on composting phases, microbial succession, and metabolic functions. It discusses the influence of MI on physicochemical parameters, such as moisture content, pH, temperature, and nutrient balance, and the impact on compost stability and humification. It addresses the impact of microplastics on microbial communities in composting, highlighting how microplastics can alter microbial dynamics and affect compost quality. The MI improves the efficiency of organic matter decomposition, shortens the time, enhances pathogen suppression, and produces higher-quality compost. Inoculations encourage enzyme synthesis, accelerate the breakdown of organic matter, elevate temperatures, boost humification, and enhance compost maturity. This review highlights the importance of MI in enhancing organic waste biotransformation, thereby contributing to sustainable waste management and resource recovery. It identifies research gaps and suggests future research directions, including large-scale inoculation trials, economic feasibility assessments, and the development of standardized microbial dosing protocols to support industrial and municipal composting systems. • Inoculants enhance decomposition, pathogen suppression, and compost quality. • Microbial augmentation accelerates degradation, producing stable and mature compost. • Optimizing inoculants and mitigating microplastic effects ensures compost viability. • Effective microbial strain selection and application methods remain underexplored. • Lack of studies on microplastic effects on microbial activity and compost quality.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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