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Enregistrement W2575480407 · doi:10.1002/cjce.22789

Pressurized liquid extraction of macauba pulp oil

2017· article· en· W2575480407 sur OpenAlexvenueno aff
Caroline Portilho Trentini, Sandra Beserra da Silva, Giovana de Menezes Rodrigues, Vitor Augusto dos Santos Garcia, Lúcio Cardozo‐Filho, Camila da Silva

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatographyChemistryPulp (tooth)Extraction (chemistry)SolventEthanolSoxhlet extractorOleic acidOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this study was to investigate the extraction of oil from macauba pulp using ethanol and isopropanol as pressurized solvents. Experiments were carried out in a semi‐continuous extractor system at various temperatures (40, 60, and 80 °C) maintaining the pressure fixed at 10 000 kPa and the solvent flow at 3 mL/min and also using conventional extraction (in a Soxhlet). For both methods assessed, higher yields were obtained with the use of ethanol as the solvent. In the pressurized liquid extraction (PLE), an increase in temperature from 40 to 60 °C provided higher yields at 72 min of extraction, which was not influenced by the extraction carried out at 80 °C. This temperature effect was also observed in the extraction kinetics data. The maximum yields obtained by PLE were 44.78 % and 37.12 % with ethanol and isopropanol, respectively, which represents ∼77 % of the yield obtained by conventional extraction. Oleic and palmitic acids are the main fatty acids identified in macauba pulp oil, representing ∼88 % of the fatty acids composition, which was not influenced by the extraction method and solvent used. PLE with ethanol provides oils with higher levels of β‐carotene. The flavonoid content was higher with the use of isopropanol; however, it was not influenced by the method used.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,262

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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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