Abundance and Reactivity of Dibenzodioxocins in Softwood Lignin
Notice bibliographique
Résumé
To define the abundance and comprehend the reactivity of dibenzodioxocins in lignin, model compound studies, specific degradation experiments on milled wood lignin, and molecular modeling calculations have been performed. Quantitative (31)P NMR measurements of the increase of biphenolic hydroxyl groups formed after a series of alkaline degradations in the presence of hydrosulfide anions (kraft conditions) showed the presence of 3.7 dibenzodioxocin rings/100 C9 units in milled wood lignin. The DFRC degradation protocol (Derivatization Followed by Reductive Cleavage) was chosen as an independent means to estimate their abundance. Initial experiments with a dibenzodioxocin model compound, trans-6,7-dihydro-7-(4-hydroxy-3-methoxyphenyl)-4,9-dimethoxy-2,11-dipropyldibenzo[e,g][1,4]dioxocin-6-ylmethanol, showed that it is not cleaved under DFRC conditions, but rather it isomerizes into a cyclic oxepine structure. Steric effects precluded this isomerization from occurring when DFRC was applied to milled wood lignin. Instead, monoacetylated biphenolic moieties were released and quantified by (31)P NMR, at 4.3 dibenzodioxocin rings/100 C9 units. The dibenzodioxocin content in residual lignins isolated from kraft pulps delignified to various degrees showed that during pulp delignification, the initial rate of dibenzodioxocin removal was considerably greater than the cleavage rate of arylglycerol-beta-aryl ether bonds. The activation energy for the degradation of dibenzodioxocins under kraft conditions in milled wood lignin was 96 +/- 9 kJ/mol, similar to that of arylglycerol-beta-aryl ether bond cleavage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».