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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 OpenAlexafffund
Hussein G. Salih, Noori M. Cata Saady, Baiyu Zhang, Talib M. Albayati

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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