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Enregistrement W2034348721 · doi:10.2166/wst.2010.068

Cellular biopolymers and molecular structure of a secondary pulp and paper mill sludge verified by spectroscopy and chemical extraction techniques

2010· article· en· W2034348721 sur OpenAlexaff
Maryam Edalatmanesh, Mohini Sain, Steven N. Liss

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLigninCellulosePulp (tooth)ChemistryExtraction (chemistry)Extracellular polymeric substancePaper millPulp and paper industryPulp millPolysaccharideChemical compositionChromatographyChemical engineeringWaste managementOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For proper treatment, recycling, or disposal of the pulp and paper mill secondary sludge qualitative and quantitative determination of its characteristics are necessary. Chemical extraction, quantitative characterization, and spectroscopic experiments have been performed to determine the molecular composition and chemical functionality of a pulp and paper mill secondary sludge. In order to extract the low-molecular-weight substances, soxhlet extraction with polar and non-polar solvents was performed where most of the target substances (17±1.3%.) were extracted after 2 hours. Over time, this extraction followed a first-order kinetics. Fiber analyses have shown 12±3% lignin, 28±3% cellulose, and 12±4% hemicelluloses content. The ash content was about 17±0.5%. In this work, 7 and 16% intra- and extracellular polymeric substances, respectively, were extracted from the secondary sludge. EPS and mixture of intra- and extracellular biopolymers have shown similar chemical functionalities. These analyses confirmed that the paper secondary sludge consisted mainly of wood fiber, i.e. lignocellulosic substances, along with proteins and polysaccharides originated from microorganisms.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,402

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,185 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations15
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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