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Enregistrement W4200332889 · doi:10.1002/cben.202100025

Oil Cakes as Sustainable Agro‐Industrial Feedstock for Biocarbon Materials

2021· article· en· W4200332889 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueChemBioEng Reviews · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity Grants Commission of BangladeshUniversity of Guelph
Mots-clésRaw materialBiocharEnvironmental scienceWaste managementCarbon fibersOil productionPulp and paper industryMaterials sciencePyrolysisPetroleum engineeringComposite numberEngineeringChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The demand for vegetable oil is increasing for both food and non‐food applications, which leads to the generation of a huge amount of oil cakes. The rising annual production requires alternative applications for sustainable operations of oil mills, especially those involved in non‐edible oil production. Hence, the value‐added uses of oil cakes such as environment remediation (metal absorption), composite fabrication (as fillers, reinforcements), nanoparticle synthesis (as reducing and stabilizing agent), and production of carbonaceous materials (as carbon source) were extensively explored in recent years. Among them, the thermochemical conversion of oil cakes into carbonaceous materials (biochar and activated carbon) received great interest as the demand for biocarbon materials increases exponentially. Oil cake‐derived biocarbon materials found a wide range of technological applications. With this perspective, recent developments in oil cake‐derived carbon materials and their diverse applications are reviewed.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,644

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,218 · 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