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Enregistrement W2327676515 · doi:10.1021/sc400184f

Comparison of Enzymatic, Alkaline, and UV/H<sub>2</sub>O<sub>2</sub>Treatments for Extraction of Beetle-Infested Lodgepole Pine (BILP) and Aspen Bark Polyphenolic Extractives

2013· article· en· W2327676515 sur OpenAlexaff
Muhammad Ferhan, Nicolas R. Tanguy, Ning Yan, Mohini Sain

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyphenolChemistryExtraction (chemistry)ChromatographyYield (engineering)Bark (sound)High-performance liquid chromatographyPulp (tooth)Organic chemistryMaterials scienceAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the comparison of enzymatic, alkaline, and UV/H 2 O 2 treatments for the extraction of beetle-infested lodgepole pine (BILP) and mixed aspen barks polyphenolic extractives. The concept of green polymers has become more appealing due to the presence of large volumes of processing residuals from the timber and pulp industries. This, in turn, supports the idea of developing new polymers based on bark extractives. Here, we used a chromatographic method to determine the chemical composition of some of the polyphenolic compounds in bark extractives and observed the effect of different extraction methods on extraction yield. Polyphenolic compounds separation was performed using HPLC in reverse-phase mode with an octadecylsilane (ODS), C18 column (3 μm particle size), and an UV detector. Detection wavelengths of 280, 310, and 370 nm were selected to allow better separation of each compound. The comparative studies and effects of enzymatic, alkaline, and UV/H 2 O 2 treatments on extractives yield and component contents were investigated. UV/H 2 O 2 treatment exhibited the highest yield with 54% of dry bark weight extracted and was found to degrade larger amounts of lignins/tannins than enzymatic and alkaline treatments. Conversely, enzymatic treatment was good for holocellulose.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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