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Enregistrement W2173984669 · doi:10.1139/a10-011

Anaerobic digestion from the viewpoint of microbiological, chemical, and operational aspects — a review

2010· review· en· W2173984669 sur OpenAlexvenueno aff
T. Amani, Mohsen Nosrati, T.R. Sreekrishnan

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2010
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethanogenesisBiochemical engineeringAcetogenesisAnaerobic digestionProcess (computing)Anaerobic exerciseBiologyEnvironmental scienceEcologyComputer scienceMethaneEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anaerobic digestion (AD) is intrinsically a sequential complex chemical and biochemical process, and many factors (microbiological, operational, and chemical) can affect its performance. The great complexity of AD may lead to many serious problems (such as instability, long retention times, low efficiency, and high polluted supernatant) that prevent this technique from being widely used and commercialized. The aim of this paper is to review the present knowledge of the AD process in view of its microbiological, operational, and chemical aspects. Different groups of anaerobic microorganisms with specific growth conditions, physiological properties, and metabolic activities are involved in the AD process. Interactions of anaerobic microorganisms are incredibly complicated, and the effective performance of AD strongly depends on the balance of these relationships. The syntrophic interaction of acetogens and methanogens is the most important relationship in AD because acetogenesis and methanogenesis reactions under thermodynamic standard conditions are endergonic and naturally do not occur. Moreover, operational and chemical factors affect the anaerobes in certain ways. It is believed that there are many ambiguous points in AD that are not yet known. Therefore, by controlling and monitoring each of the microbiological, operational, and chemical parameters, AD performance may be enhanced.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations360
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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