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Enregistrement W2318590132 · doi:10.1021/sc500564g

Biomass Fractionation after Denaturing Cell Walls by Glycerol Thermal Processing

2015· article· en· W2318590132 sur OpenAlexaff
Wei Zhang, Justin R. Barone, Scott Renneckar

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and Agriculture
Mots-clésCelluloseLigninBiopolymerChemistryGlycerolAnhydrousHemicelluloseXylanFractionationArabinoseXyloseStarchBiomass (ecology)PolymerChemical engineeringPolysaccharideOrganic chemistryFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Denaturing biopolymers allows the transformation of highly organized natural structures into industrially relevant materials such as extruded starch or gelatin. This approach was used to fractionate wood into its biopolymer constituents by treating wood particles in polymer processing equipment at high temperatures in the presence of anhydrous glycerol. Nine severities were studied to assess the impact of time and temperature during processing. After processing, the biomass was stripped of its lignin and xylan by subsequent extractions without addition of added catalysts, leaving a relatively pure cellulose fraction, 84% glucan, as found in chemical pulps. Additionally, 41% of the lignin and 68% of the xylan was recovered in a dry powdered form. The hemicellulose side-chain carbohydrates such as arabinose and galactose were water extracted, while the majority of the mannan remained with the cellulose fiber. High temperature processing for short times in a benign solvent provides significant disruption of the cell wall, while anhydrous glycerol prevents significant degradation of the majority of the biopolymers into oligomers.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,960

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 savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations26
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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