MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2587656803 · doi:10.18845/tm.v29i4.3041

Estimación del potencial metanogénico de la codornaza considerando las variables de dilución, adición de nutrientes y codigestión

2017· article· es· W2587656803 sur OpenAlex
Teresa Salazar-Rojas, María Porras-Acosta, Nicolás Vaquerano-Pineda, Alexia Quirós-Rojas

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRevista Tecnología en Marcha · 2017
Typearticle
Languees
DomaineEnergy
ThématiqueEnvironmental and Ecological Studies
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="p1">El biogás ha ido ganando importancia como un combustible CO<sub>2</sub>-neutral por sus bajas emisiones de CO<sub>2</sub>. El biogás puede usarse para el calentamiento y/o la producción de electricidad o como aditivo para mejorar el combustible para los vehículos. Este artículo detalla la estimación del potencial metanogénico de la codornaza tomando en consideración las variables de dilución, adición de nutrientes y codigestión, con base en la medición del biogás por el método de desplazamiento de líquido y el empleo de la codornaza en codigestión con desecho de banano. </p><p class="p1">Los resultados obtenidos al diluir la muestra indican que de las tres diluciones realizadas para el sustrato de codornaza, la correspondiente al 40% presentó el mayor volumen de producción de metano. Las diluciones experimentales garantizan que el potencial de biogás del sustrato no sea subestimado debido a la sobrecarga o por la inhibición del potencial. Al efectuar la adición de nutrientes para la producción de biogás, estos ayudaron a obtener una mayor cantidad de metano acumulado. Sin embargo, esta variable demostró no ser fundamental para alcanzar un buen rendimiento en la producción de metano con el sustrato experimentado. Además, la codornaza mostró ser muy buen sustrato para la codigestión con desecho de banano.</p>

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,266 · 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