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Enregistrement W2517294284 · doi:10.1021/acssuschemeng.6b01434

Pulping of Crustacean Waste Using Ionic Liquids: To Extract or Not To Extract

2016· article· en· W2517294284 sur OpenAlexafffund
Julia L. Shamshina, Patrick S. Barber, Gabriela Gurău, Chris S. Griggs, Robin D. Rogers

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchOffice of Nuclear EnergyOffice of ScienceU.S. Department of Energy
Mots-clésIonic liquidChitinAcetic acidEnvironmentally friendlyExtraction (chemistry)Pulp and paper industryChemistryBiomass (ecology)Raw materialOrganic chemistryShrimpWaste managementChemical engineeringMaterials scienceChitosanCatalysisEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ionic liquids (ILs), such as hydroxylammonium acetate ([NH 3 OH][OAc]), can reactively demineralize and remove proteins from shrimp shells in an efficient one-pot pulping process, thus allowing the isolation of native chitin with >80% purity and a high degree of acetylation and crystallinity. Compared to a previously reported IL extraction using 1-ethyl-3-methylimidazolium acetate, [C 2 mim][OAc], these less expensive ILs can achieve comparable chitin yields and purity, at up to ten times the biomass loading, although potentially result in lower molecular weight (MW) chitin. Because the IL is not recovered or recycled, the cost can additionally be further reduced by the sequential addition of hydroxylamine and acetic acid (or vice versa ) to conduct the pulping process in situ. Though each methodology results in a comparable yields and purity of chitin material, the varying production costs and process safety issues are still unknown. This work presents a step toward narrowing the choices for chitin isolation technologies that can lead to an economically and environmentally sustainable process replacing the current hazardous, energy consuming, and environmentally unsafe process.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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

Citations95
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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