Synergistic pathways to a circular bionutrient economy
Notice bibliographique
Résumé
Bionutrient circularity can increase food system sustainability. Global food production currently depends substantially on synthetic fertilizers, while massive volumes of crop residues, food scraps, and excreta are undervalued and mismanaged, contributing to environmental degradation and climate change. Transforming these organic underutilized resources through combinations of physiochemical, biological, and thermochemical processes can improve public hygiene while keeping carbon and nutrients within the food system. By redirecting both organic matter and nutrients to soils, bionutrient circularity can offset fertilizer and energy costs. Meanwhile, circular feeds can enable livestock sectors to grow without increasing land demands for crop production, much of which is currently fed to livestock. Synergistic integration of transformation processes and resource recovery pathways will unlock substantial economic and environmental benefits. Realizing the potential of a circular bionutrient economy, however, will require robust management of contaminants, navigation of context-dependent tradeoffs, and integration of sociocultural, technical, operational and regulatory innovation processes. Multiple transformation processes can be utilized to convert organic underutilized resources into products and ecosystem services in a circular bionutrient economy. Synergies among these processes can lead to viable pathways for reducing waste, keeping nutrients in circulation and regenerating nature by enhancing soil health, offsetting the greenhouse gas emissions associated with synthetic nitrogen production and use, alleviating pressure on land, fisheries (current sources of nutrients for animal feeds) and finite stocks of phosphorus, and reducing nutrient pollution. • Recycling nutrients and carbon from by-products to the food system can reduce pollution. • Biological, thermal, and physical transformation processes can be synergistic. • Biochar enhances many biological transformations. • Social, entrepreneurial and policy shifts are needed to support bionutrient circularity.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».