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Enregistrement W1964976264 · doi:10.1061/(asce)0733-9372(2008)134:2(110)

Impact of Initial pH and Linoleic Acid (C18:2) on Hydrogen Production by a Mesophilic Anaerobic Mixed Culture

2008· article· en· W1964976264 sur OpenAlexafffund
Srimanta Ray, Nabin Chowdhury, Jerald A. Lalman, Rajesh Seth, Nihar Biswas

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of WindsorWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryPropionateLinoleic acidMesophileButyrateAnaerobic exerciseHydrogen productionHydrogenEthanolYield (engineering)ButanolChromatographyNuclear chemistryBiochemistryFood scienceFatty acidOrganic chemistryFermentationBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen production from glucose using a mixed anaerobic culture was assessed under batch conditions by adjusting the initial pH and adding linoleic acid (LA). At an initial pH of 5.0, hydrogen (1.9molH2mol−1 glucose) was detected after the first glucose injection in the controls (no LA added). At the latter initial pH and in cultures fed 2,000mgl−1 LA, the yield reached a maximum of 2.4molH2mol−1 glucose when glucose was injected again. Hydrogen was detected after the second glucose injection in cultures with the initial pH adjusted to 5.0 and 6.0. In cultures receiving LA and adjusted to pH 7.6, the hydrogen yield reached 1.4molH2mol−1 glucose when glucose was injected again. Acetate, propionate, and butyrate were detected under all conditions; however, the quantities were variable and dependent on the conditions examined. In comparison to the amount of volatile fatty acids produced, relatively low quantities of alcohols (ethanol, i-propanol, n-butanol, and i-butanol) were detected during the initial lag phase of 96to120h.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations31
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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