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Enregistrement W1994216798 · doi:10.1002/cjce.21898

Degradation kinetics of some phenolic compounds in subcritical water and radical scavenging activity of their degradation products

2013· article· en· W1994216798 sur OpenAlexvenueno aff
Pramote Khuwijitjaru, Jiraporn Plernjit, Boonyanuch Suaylam, Suched Samuhaseneetoo, Rungnaphar Pongsawatmanit, Shuji Adachi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSubcritical and Supercritical Water Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch and Development Institute, Silpakorn UniversityOffice of the Higher Education CommissionThailand Research Fund
Mots-clésCaffeic acidChemistrySyringic acidGallic acidScavengingPhenolic acidChlorogenic acidProtocatechuic acidDPPHDegradation (telecommunications)Vanillic acidPhenolsCatechinOrganic chemistryKineticsFerulic acidNuclear chemistryRutinChromatographyAntioxidantPolyphenol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The degradation of 10 phenolic compounds including 9 phenolic acids (caffeic, chlorogenic, p ‐coumaric, gallic, gentisic, p ‐hydroxybenzoic, protocatechuic, syringic and vanillic acids) and one flavanol (catechin) in subcritical water at the initial concentration of 100 mg/L was investigated in a temperature range of 100–250°C for 30–120 min in a batch‐type vessel. The degradation process followed the first‐order kinetics model. After treatment at 250°C for 30 min, all the compounds completely disappeared. We also demonstrated that the subcritical water treatment of some phenolic compounds, especially, caffeic acid, resulted in products that were quite stable at high temperature and exhibited a high DPPH radical scavenging activity, that is retaining about 50% of the DPPH radical scavenging activity compared to the original caffeic acid solution after the treatment at 250°C for 120 min.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,168 · 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

Citations72
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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