MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3138882029 · doi:10.46311/2178-2571.36.eurj3534

POTENCIAL ENZIMÁTICO DOS FUNGOS ENDOFÍTICOS NA PRODUÇÃO DE BIOCOMBUSTÍVEIS

2021· article· pt· W3138882029 sur OpenAlexaff
Luiz Renato Lima Silva Miranda, Luis Flávio Nogueira de Souza, Vanuza de Sales Carneiro, André Felipe da Silva, Diogo Robl, Eláiny Cristina Alves Martins Oliveira

Notice bibliographique

RevueUningá Review · 2021
Typearticle
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelBiomass (ecology)BioprocessLignocellulosic biomassFood scienceBiodiesel productionBioenergyBiodieselRenewable energyBiotechnologyChemistryPulp and paper industryBiologyBiochemistryAgronomyEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A crescente demanda por energias renováveis promovem a produção de biocombustíveis por meio da utilização de biomassas, o bioetanol e biodiesel são matrizes energéticas eco-sustentáveis. Embora sua composição seja variada de acordo com a sua origem, as biomassas quando submetidas a pré-tratamentos adequados são blocos químicos para produção de enzimas. A capacidade dos fungos endofíticos colonizarem ambientes suscetíveis a constantes interações metabólicas os tornam candidatos favoráveis na produção de enzimas extracelulares com potencial aplicação na produção de biocombustíveis, uma vez que são aplicados como pré-tratamento biológico de biomassas. Neste contexto, esta revisão contextualiza as fontes de biomassas e recolhe dados sobre estirpes fúngicas endofíticas e técnicas moleculares e de bioprocessos para o rastreio e produção de enzimas. Nós objetivamos evidenciar o atual cenário dos fungos endofíticos e suas enzimas para desconstrução da biomassa lignocelulósica e para catalise da reação de esterificação, bem como as etapas do processo produtivo de etanol e biodiesel, respectivamente.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUningá ReviewMême sujetBiofuel production and bioconversionTravaux en français237 207