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Enregistrement W1499612727 · doi:10.15376/biores.7.1.1029-1039

Extracellular proteins produced by different species of the fungus Trichoderma on a secondary paper mill sludge substrate

2012· article· en· W1499612727 sur OpenAlexafffund
Ida Vaskova, R. S. Jeng, Vibha Tyagi, Arturo Rodriguez‐Uribe, Mohini Sain

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLigninCellulosePulp and paper industrySodium hydroxidePulp (tooth)Kraft processPulp millKraft paperChemistryHemicelluloseMaterials scienceWaste managementOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kraft pulping is the most commonly used pulping process in the pulp and paper industry. In this process wood chips are chemically delignified using sodium sulfide and sodium hydroxide. Delignification is usually followed by mechanical fiberization and a bleaching process of the resulting wood pulp. In addition to lignin-free wood pulp, this process also produces waste that contains residues of used chemicals, lignin, cellulose, hemicelluloses, and small amounts of other wood components. Because of the worldwide large-scale production of paper, the sludge from paper mills contributes significantly to environmental pollution. Although there have been great efforts being made to utilize this lignin-rich material, sludge is mostly disposed in landfills or incinerated in a boiler. This research project used secondary sludge as a substrate for 7 wood-decay fungi taxonomically belonging to the genus Trichoderma. The examined fungi expressed the capability of consuming sludge components as a carbon source to produce extracellular proteins. The proteins were separated by gel electrophoresis. Before and after fungi cultivation, the sludge was analyzed by Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR).

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,466
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,169 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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