Biofuels and Co-Products Out of Hemicelluloses
Notice bibliographique
Résumé
Second generation biofuels are based on the utilisation of non-edible feedstock for the production either of ethanol to be inserted in the gasoline pool or of biodiesel to be insert‐ ed in the diesel pool. Ethanol is usually produced out of fermentation of C6 sugars (al‐ though other approaches does exist, see [1]) and the latter came, in first generation ethanol, from starch. In second-generation ethanol, the source of carbohydrate considered is usually cellulose, which, in turns, is obtained from lignocellulosic biomass. Recent work by Lavoieet al. [2] have depicted an overview of many types of lignocellulosic biomass and in most cases, cellulose, although a major component, is not the only one and is ac‐ companied by lignin, hemicelluloses, extractives and, in case of agricultural biomass, pro‐ teins. High grade biomass (as wood chips, sugar cane or even corn) are usually very expensive (more than 100 USD/tonne) because, in most part, of the important demand re‐ lated to those feedstock in industries and this is why cellulosic ethanol is more than often related to residual biomass. The latter includes but is not limited to residual forest and ag‐ ricultural biomass as well as energy crops. In all cases, although the feedstock is rather in‐ expensive (60-80 USD/tonne), it is composed of many different tissues (leaves, bark, wood, stems, etc.) making its transformation rather complex [3]. Industrialisation of second-gen‐ eration biofuel requires specific pre-treatment that should be as versatile as efficient in or‐ der to cope with the economy of scale that has to be implemented in order to make such conversion economical.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
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 ».