Seed Hull Utilization
Notice bibliographique
Résumé
Oilseed, pulse, and cereal grain crops have been used as food and feed sources for millennia. Recently, many crops such as wheat, corn, and soybean have been investigated as biofuel sources. To fulfill the growing global demand for both food and fuel, the seed processing industry has rapidly expanded as has the volume of waste. According to FAO estimates, 1.3 billion tons of food are wasted each year including about 20% of total seed production. This waste in the food chain has social, environmental, and economic impacts and does not align with the current endeavor to move toward a more sustainable and eco-friendly society. Seed processing wastes include hull or husk, leaf, peel, pomace, skin, rind, core, pit, pulp, and stem. Such remnants can be reservoirs for recovery of valuable materials, chemicals, and compounds including protein, carbohydrates, lipids, and small molecules. Recent strategies for more sustainable waste management include approaches for total seed utilization. New techniques are emerging to achieve preservation of valuable compounds from source to final product for subsequent separation and utilization. More efficient and less invasive dehulling methods and extraction processes with “eco-friendly” solvents such as supercritical CO2, solid-state fermentation, anhydrous ethanol and subcritical water extraction are good examples of such emerging techniques. New analytical methods and state-of-the-art technology can enable recovery and valorization of usually discarded seed hull materials that can be used to produce new products for industrial, food, feed, nutraceutical, and pharmaceutical applications. This chapter includes an overview of seed hull recovery strategies and potential applications of the recovered components.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,028 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».