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Enregistrement W2035102675 · doi:10.4028/www.scientific.net/amr.1051.388

Biochar Production from Agricultural Waste in Amphawa District, Samutsongkram Province Thailand

2014· article· en· W2035102675 sur OpenAlexaff
Chaisri Tarasawatpipat, Torpong Kreetachat, Witthaya Mekhum, Kowit Suwannahong

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Research Council of Thailand
Mots-clésBiocharRaw materialCharPyrolysisAgricultureHyacinthEnvironmental sciencePulp and paper industryWaste managementAgroforestryChemistryGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural waste is environmental problem in Amphawa district. Therefore, Biochar is the alternative choice of waste minimization from agricultural waste. This research was aimed to produce biochar by pyrolysis method and characterize the biochar obtained under different raw materials. Branches of pomelo trees, lychee trees, coconut shells and pomelo pulps and the aquatic weed were used raw material for biochar production. The bio char had high carbon at above 70% w/w all of samples. Potassium concentration of pomelo branches and water hyacinth was 1.85 and 1.048 mg/kg, respectively. Surface area of biochar product from Branch of lychee tree was highest at 253 m 2 /g.The ratio of 1:1 bio char with organic fertilizers is highest plant growth rate.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2014
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