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Enregistrement W2021776276 · doi:10.1002/jctb.2308

Fermentation of glucose and starch particles using an inexpensive medium

2009· article· en· W2021776276 sur OpenAlexafffund
Nancy Bawa, Devin Bear, Gordon Hill, Catherine Hui Niu, William J. Roesler

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Technology & Biotechnology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésStarchFermentationRaw materialFood scienceAmylaseEthanol fuelSugarHydrolysisYeastEthanolIngredientEthanol fermentationChemistryPulp and paper industryYield (engineering)BiotechnologyBiochemistryMaterials scienceOrganic chemistryBiologyEngineeringEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: In North America, compared with sugar, starch is a more economical raw material to produce ethanol. Recently low temperature processing of starch granules directly to ethanol has been commercialized. With a view to minimizing process costs while maintaining a satisfactory ethanol yield, an inexpensive medium that does not require the addition of commercial α‐amylase has been developed for low temperature, direct fermentation of starch particles. RESULTS: Compared with an expensive medium that contained both yeast extract and α‐amylase, the inexpensive medium resulted in identical and 10% higher ethanol yields using glucose and starch granules as the raw substrates, respectively, but required longer processing times. Based on the different ingredient prices for expensive and inexpensive media, the operating cost to produce 10 million litres per year of ethanol utilizing simultaneous raw starch hydrolysis and fermentation is reduced over $ 2 million (Cdn) per year when using inexpensive medium. CONCLUSION: The new inexpensive medium and simultaneous raw starch hydrolysis and fermentation is considered the best strategy to produce ethanol directly from starch particles in North America. Copyright © 2009 Society of Chemical Industry

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)0,000
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,415

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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