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Enregistrement W4234980943 · doi:10.1007/978-1-59745-268-7_5

Updates on Softwood-to-Ethanol Process Development

2007· book-chapter· en· W4234980943 sur OpenAlexaff
Warren Mabee, David J. Gregg, Claudio Arato, Alex Berlin, Renata Bura, Neil R. Gilkes, Olga Mirochnik, Xuejun Pan, Erica Pye, John N. Saddler

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganosolvSoftwoodLigninPulp and paper industrySteam explosionBioconversionRaw materialChemistryWaste managementFermentationOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Softwoods are generally considered to be one of the most difficult lignocellulosic feedstocks to hydrolyze to sugars for fermentation, primarily owing to the nature and amount of lignin. If the inhibitory effect of lignin can be significantly reduced, softwoods may become a more useful feedstock for the bioconversion processes. Moreover, strategies developed to reduce problems with softwood lignin may also provide a means to enhance the processing of other lignocellulosic substrates. The Forest Products Biotechnology Group at the University of British Columbia has been developing softwood-to-ethanol processes with SO2-catalyzed steam explosion and ethanol organosolv pretreatments. Lignin from the steam explosion process has relatively low reactivity and, consequently, low product value, compared with the high-value coproduct that can be obtained through organosolv. The technical and economic challenges of both processes are presented, together with suggestions for future process development.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,881
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)0,0010,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,190 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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