Effect of Forest Biomass Pretreatment on Essential Oil Yield and Properties
Notice bibliographique
Résumé
Essential oils (EOs) are natural and economically valuable aromatic compounds obtained from a variety of crops and trees, including forest trees, which have different therapeutic and biological activities. This project aims to assess the impact of different residual forest biomass pretreatments on the yield and the properties of EOs, including their antibacterial and antioxidant characteristics. Forest biomass from black spruce (BS, Picea mariana Mill.), balsam fir (BF, Abies balsamea), and jack pine (JP, Pinus banksiana Lamb.) was processed mechanically by (i) shredding, (ii) grinding, (iii) pelletizing, and (iv) bundling. EOs were then extracted by hydro- and steam distillation. The densification into bundles was found to improve EOs yield compared to the other residual forest biomass pretreatments. For example, the yield of bundled BF was improved by 68%, 83%, and 93% compared to shredded, ground, and granulated biomass, respectively. The highest yield was obtained when densification into bundles was combined with extraction through hydrodistillation. As for EOs’ chemical composition, JP had the highest polyphenol content and consequently the greatest antioxidant activity. EOs derived from BS inhibited the growth of Gram-positive Staphylococcus aureus bacteria and Gram-negative Salmonella typhimurium and Escherichia coli bacteria. The densification of forest biomass into bundles did not affect the antioxidant capacity or the antibacterial activity of EOs, thereby preserving both properties. Thus, the pretreatment of forest biomass residue could have an impact on the volume and the transport costs and therefore improve the bioproducts market and the bioeconomy in Canada.
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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 ».