The role of microbial inoculum in improving composting performance and promoting compost maturation: A review
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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