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Enregistrement W2341434612 · doi:10.1039/9781849735063-00256

Biohydrogen Production from Cellulosic Biomass

2012· book-chapter· en· W2341434612 sur OpenAlexaff
David B. Levin, Ji Hye Jo, Pin‐Ching Maness

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCellulosic ethanolBiohydrogenBiomass (ecology)CelluloseRaw materialBiofuelPulp and paper industryFermentationLignocellulosic biomassHydrogen productionRenewable resourceChemistryWaste managementRenewable energyEnvironmental scienceHydrogenFood scienceAgronomyEngineeringOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen can be produced by thermochemical, physicochemical, and biological processes. In contrast to thermo- and physicochemical processes, biological processes offer great potential for sustainable, renewable hydrogen production. Lignocellulosic biomass is renewable, inexpensive, constitutes a large fraction of waste biomass from municipal, agricultural, and forestry sectors, and thus offers excellent potential as a feedstock for renewable biofuels. Cellulose is, however, difficult to hydrolyze due to its crystalline structure. Biological hydrogen can be produced from cellulosic substrates by either hydrolyzing cellulose to sugars, followed by fermentation or by direct use of cellulose as the sole carbon source during fermentation. This chapter outlines the microbial basis of biological hydrogen production by cellulolytic bacteria, discusses the factors that influence hydrogen yields, and describes both single-phase and two-phase hydrogen production systems.

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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,164 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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