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Enregistrement W1808791473 · doi:10.7202/016170ar

Valorisation des résidus industriels de pêches pour la transformation de chitosane par technique hydrothermo-chimique

2007· article· fr· W1808791473 sur OpenAlexaff
To Oanh Truong, Robert Hausler, Frédéric Monette, Patrick Niquette

Notice bibliographique

RevueRevue des sciences de l eau · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesChemistryPhilosophyPhysicsMolecular biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le chitosane est une substance biodégradable d’origine naturelle obtenue par la désacétylation de la chitine, qui se trouve dans l’exosquelette des crustacés. Une de leurs applications plus récentes est le traitement des eaux. Pour favoriser l’utilisation du chitosane des exosquelettes de crustacés (crevettes, crabes, etc.) dans le traitement des eaux usées, les procédés de transformation du chitosane ont été simplifiés et optimisés. Dans la présente étude, les crustacés de crevette grise ( Palaemodiae ) ont été utilisés pour extraire le chitosane. Les expériences ont porté sur les effets des interactions de la concentration de la solution alcaline, du temps et de la température de réaction sur le degré de désacétylation. En plus de simplifier le processus de transformation de trois à deux étapes, les résultats montrent l’influence de la concentration d’hydroxyde de sodium (7,5‑ 12,5 M), du temps de réaction (30 ‑ 180 min) et de la température (80 ‑ 120 o C) sur le degré de désacétylation. La méthode de la spectroscopie infrarouge en film mince a été utilisée pour analyser le degré de désacétylation du chitosane. Un degré de désacétylation de 90 % a été atteint avec une concentration de la solution alcaline de 12,5 M, un temps de réaction de 120 min et une température de 110 o C. Par ailleurs, en réduisant le nombre d’étapes de transformation et la consommation de réactifs, le procédé développé est plus économique et a une meilleure performance environnementale.

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,252 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations18
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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