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Enregistrement W6925913019 · doi:10.20078/j.eep.20241102

Occurrence and Reduction of Emerging Pollutants in the Process of Organic Solid Waste Recycling

2025· article· en· W6925913019 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutantMunicipal solid wasteBiodegradable wasteBioconversionAnaerobic digestionResource recoveryVermicompostWaste treatment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various emerging pollutants have been detected in organic solid waste in recent years, posing a significant threat to the environment and human health due to biotoxicity, environmental persistence, and bioaccumulation. Organic solid waste bioconversion (aerobic composting and anaerobic digestion) is a crucial method for resource utilization and mitigating emerging pollutants. However, there is a lack of systematic summarization and understanding of the characteristics of different emerging pollutants in the bioconversion of organic solid waste and their degradation pathways. Based on a literature review, this paper summarizes the current research status of typical emerging pollutants in the process of organic solid waste resource utilization, including persistent organic pollutants, endocrine disruptors, antibiotics, and microplastics. It analyzes the characteristics of emerging pollutants in different types of organic solid wastes (food waste, municipal sludge, and livestock manure). It also explores the effects of aerobic composting and anaerobic digestion on removing these pollutants and the strategies for improving removal efficiency. Overall, the average concentration of endocrine disruptors in organic solid waste (23158 μg/kg) is higher than that of antibiotics (12418 μg/kg) and persistent organic pollutants (1268 μg/kg), with the average concentration of microplastics being 34 703 particles/kg. Antibiotics, used as antimicrobial agents and growth promoters, are currently the most studied emerging contaminants, primarily concentrated in livestock manure, where their concentrations are also higher. Research on persistent organic pollutants, endocrine disruptors, and microplastics, which are produced by industrial activities and daily human life, is mainly focused on municipal sludge, where their concentrations are also higher. Municipal sludge and livestock manure carrying emerging pollutants may migrate into crops after land application, thereby contaminating food and derived food waste. Currently, there is relatively little research on emerging pollutants in food waste and its treatment. A review of the literature reveals that research on emerging pollutants in the resource utilization process of organic solid waste spans 33 countries. China is the country with the most research on emerging contaminants (accounting for 72%, which may be related to the number of universities), followed by the United States, Poland, Spain, Canada, and Australia. Research on emerging pollutants is predominantly focused on anaerobic digestion, though there are regional differences. For example, regions such as Shanghai, Hunan, and Jiangsu in China, as well as some foreign countries, primarily focus on anaerobic digestion, while regions like Heilongjiang, Henan, and Guangdong in China mainly focus on aerobic composting. The bioconversion of organic solid waste can effectively control and reduce emerging pollutants in organic solid waste, with aerobic composting generally showing higher capabilities for removing emerging pollutants compared to anaerobic digestion. Finally, further research directions regarding emerging pollutants in organic solid waste resource utilization are discussed to guide subsequent work.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,398 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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