MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4247308722 · doi:10.1007/978-1-59259-991-2_19

Enzymatic Hydrolysis of Steam-Exploded and Ethanol Organosolv-Pretreated Douglas-Fir by Novel and Commercial Fungal Cellulases

2009· book-chapter· en· W4247308722 sur OpenAlexaff
Arwa Kurabi, Alex Berlin, Neil R. Gilkes, Douglas G. Kilburn, Renata Bura, Jamie Robinson, А. В. Марков, Anton Skomarovsky, Aleksandr Gusakov, О. Н. Окунев, А. П. Синицын, David J. Gregg, Dan Xie, John N. Saddler

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOrganosolvCellulaseBioconversionSteam explosionEnzymatic hydrolysisSoftwoodCellulosePulp and paper industryChemistryHydrolysisLigninEthanolEthanol fuelWaste managementOrganic chemistryFermentationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Softwood residues are the most abundant feedstock available for bioconversion in many northern countries. However, the high costs for delignification and enzymatic hydrolysis currently deter commercialization of softwood bioconversion processes. This study evaluates the abilities of two novel fungal preparations (MSUBC1 and MSUBC2) and two commercial cellulase preparations (TR1 and TR2) to hydrolyze cellulose in Douglas-fir pretreated by steam explosion or ethanol organosolv process. MSUBC1 showed significantly better performance than the other preparations on both lignocellulosic substrates. In particular, MSUBC1 achieved >76% cellulose conversion for hydrolysis of steam-exploded Douglas-fir (∼44% lignin) after 72 h at low enzyme loading (10 filter paper units/g of cellulose) and without β-glucosidase supplementation.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,171 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHumana Press eBooksMême sujetBiofuel production and bioconversionTravaux en français237 207