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Enregistrement W3087497953 · doi:10.3390/fermentation6030092

A Comprehensive Understanding of Electro-Fermentation

2020· article· en· W3087497953 sur OpenAlex

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

RevueFermentation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSharda University
Mots-clésIndustrial fermentationMicrobial fuel cellFermentationBiochemical engineeringMethanogenesisBiomass (ecology)BacteriaMicrobial metabolismPulp and paper industryChemistryBiologyBiochemistryElectrodeEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electro-fermentation (EF) is an upcoming technology that can control the metabolism of exoelectrogenic bacteria (i.e., bacteria that transfer electrons using an extracellular mechanism). The fermenter consists of electrodes that act as sink and source for the production and movement of electrons and protons, thus generating electricity and producing valuable products. The conventional process of fermentation has several drawbacks that restrict their application and economic viability. Additionally, metabolic reactions taking place in traditional fermenters are often redox imbalanced. Almost all metabolic pathways and microbial strains have been studied, and EF can electrochemically control this. The process of EF can be used to optimize metabolic processes taking place in the fermenter by controlling the redox and pH imbalances and by stimulating carbon chain elongation or breakdown to improve the overall biomass yield and support the production of a specific product. This review briefly discusses microbe-electrode interactions, electro-fermenter designs, mixed-culture EF, and pure culture EF in industrial applications, electro methanogenesis, and the various products that could be hence generated using this process.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,188 · 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