Conference Paper: Green Industry Adapted to Recycling Needs of Lubumbashi City and Surrounding Areas in Democratic Republic of the Congo
Notice bibliographique
Résumé
The interest of this conference is agricultural, environmental, bioenergetics, and sanitary. In that context, domestic, agricultural and industrial environments produce organic waste, which needs to be collected, selected, stored and recycled properly in order to avoid environmental pollution and promote agriculture. The green Industry proposed involves the conversion of natural, non-toxic organic waste in order to efficiently produce organic fertilizers for agriculture. These types of fertilizers from biological origin are suitable because they are not toxic for human and the environment. Enzymatic reactions described in this presentation concern mainly the hydrolysis of proteins, sugars and lipids, the acidification of intermediate products from hydrolysis, the formation of acetate, and the production of methane. In other words, this review is timely as it discusses for the chemical behavior or the reactivity of different functional groups to better understand the enzymatic catalysis in the transformations of residual proteins, carbohydrates, and lipids to generate biomethane and fertilizers. In the same perspective, this review is to enrich the documentation related to organic reactions catalyzed by enzymes, which occur in the anaerobic degradation of residual organic substances, with emphasis on the structures of organic compounds and reaction mechanisms. This will allow understanding the displacement of the electrons of a reactive entity rich in electrons to another reactive entity that is poor in electrons to form new bonds in products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».