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Enregistrement W3027838353 · doi:10.1139/er-2020-0004

Utilization of lipid-extracted biomass (LEB) to improve the economic feasibility of biodiesel production from green microalgae

2020· article· en· W3027838353 sur OpenAlexaffvenue
Sabrina M. Desjardins, Corey A. Laamanen, Nathan Basiliko, John A. Scott

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodieselBiomass (ecology)BiofuelRaw materialBiodiesel productionBioenergyPulp and paper industryEnvironmental scienceDiesel fuelPolyunsaturated fatty acidCarbon dioxideFood scienceBiotechnologyChemistryWaste managementBiologyFatty acidAgronomyEcologyBiochemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photosynthetic green microalgae are eukaryotic microorganisms that can mitigate anthropogenic carbon dioxide and generate lipids as a feedstock for production of biodiesel. Biodiesel production may not, however, compete economically with fossil fuel sourced diesel, but obtaining additional value from the biomass left after lipid extraction has the potential to help make the overall process more cost-effective. This review focuses on these additional value-added options that obtain and utilize either whole lipid-extracted biomass (LEB), which typically constitutes 60%–70% of total cell mass, or specific non-biodiesel lipid components such as polyunsaturated fatty acids, carbohydrates, and proteins.

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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,562

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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