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Enregistrement W2295370633 · doi:10.1002/cjce.22410

Improving the material efficiency of recycled furnish for papermaking through enzyme modifications

2015· article· en· W2295370633 sur OpenAlexvenueno aff
Piyush Verma, Nishi Kant Bhardwaj, Surendra P. Singh

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCellulaseCellulosic ethanolCellulosePulp (tooth)PapermakingPulp and paper industryHydrolysisChemistryDrainageSlurryAmorphous silicaUltimate tensile strengthEnzymatic hydrolysisLigninMaterials scienceChemical engineeringComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fibre fines and fibrils within recycled cellulosic pulp have high amorphous cellulose content. These fines, having a high surface area, restrict the free drainage of water and retain bound water within the pressed sheet but contribute little to the hydrogen bonding potential of the fibre slurry. The advantage of higher freeness, achieved by selective hydrolysis of excess fines through enzymes, can be used for enhancement of the drainage rate, leading to increased paper production. In this study, monocomponent cellulase treatment of recycled pulp for drainage improvement as a result of selective and controlled hydrolysis is investigated. The effectiveness of specific types of enzyme activity, endoglucanase or cellobiohydrolase, is studied. The increased solubilization of amorphous cellulose mediated by endoglucanase treatments improved pulp drainability by 11–25 %, along with providing better paper properties such as tensile index and smoothness.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,236

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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