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Enregistrement W3103231976 · doi:10.20944/preprints202011.0320.v1

Pretreatment Studies of Biohydrogen Production from Agro-Industrial Waste

2020· preprint· en· W3103231976 sur OpenAlexaff
Ramendra Pati Pandey, R. Raghulchandrana, A. Tamizhini, A.V. Snehya

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiohydrogenFossil fuelHydrogen productionCombustionPulp and paper industryEnvironmental scienceCelluloseBiofuelProduction (economics)Waste managementHydrogenChemistryEngineeringOrganic chemistryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the production of biohydrogen from agro industrial waste. The worldwide energy demand is increasing exponentially and the reserves of fossil fuels are depleting, the combustion of fossil fuels has the effect on environment because of CO2 emission. Hydrogen generation market size is forecast to cross 180 billion by 2024, according to a new research report by global market. For the production of biohydrogen. we had chosen groundnut shell as our source, using Tween80 as a surfactant we had undergone pre-treatment studies for (10min,20min,30min,40min,50min) we had estimated the content of cellulose, protein, carbohydrates at (1%,2%,3%,4%,5%) and obtained the optimum value in the form of graph. The production of hydrogen is done by using the rumen fluid of the cow and the quantity of the hydrogen produced by this process is identified by using the analytical instrument Gas Chromatography.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,001

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,103 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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