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Enregistrement W2227075554 · doi:10.1080/17518253.2015.1119891

Lactic acid demineralization of green crab (<i>Carcinus maenas</i>) shells: effect of reaction conditions and isolation of an unusual calcium complex

2016· article· en· W2227075554 sur OpenAlexafffund
Bradley H. C. Greene, Katherine N. Robertson, John C. O'C. Young, Jason A. C. Clyburne

Notice bibliographique

RevueGreen Chemistry Letters and Reviews · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésDemineralizationChitinChemistryLactic acidChitosanCalciumGreen chemistryCalcium carbonateFood scienceChemical engineeringNuclear chemistryBiochemistryOrganic chemistryBacteriaReaction mechanismCatalysisComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chitin and chitosan are potentially useful and environmentally friendly biopolymers with a wide range of value-added applications. Effective and green technologies for isolation of these materials are potentially important. Here, we report the use of lactic acid for the demineralization of green crab shells. Green crab shells and lactic acid, produced during cheese making, are two waste streams that could be tapped for large-scale chitin and chitosan processing. We have studied the effect of concentration and temperature on the demineralization of green crab shells. An unusual calcium lactate/lactic acid complex was also isolated and crystallographically characterized. The results have implications not only for the use of weak acids in the isolation of chitin and chitosan but also for the use of lactic acid as a solvent in green chemistry.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,438

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations20
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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