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Enregistrement W4288489180 · doi:10.1007/s44246-022-00009-1

Lignin derived carbon materials: current status and future trends

2022· article· en· W4288489180 sur OpenAlexaff
Wenli Zhang, Xueqing Qiu, Caiwei Wang, Lei Zhong, Fangbao Fu, Jiahao Zhu, Zejie Zhang, Yanlin Qin, Dongjie Yang, Chunbao Xu

Notice bibliographique

RevueCarbon Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLigninCarbonizationCarbon fibersLignocellulosic biomassBiomass (ecology)Materials scienceBiochemical engineeringNanotechnologyOrganic chemistryChemistryEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Developing novel techniques to convert lignin into sustainable chemicals and functional materials is a critical route toward the high-value utilization of lignocellulosic biomass. Lignin-derived carbon materials hold great promise for applications in energy and chemical engineering, catalysis and environmental remediation. In this review, the state-of-art sciences and technologies for controllable synthesis of lignin-derived carbon materials are summarized, pore structure engineering, crystalline engineering, and morphology controlling methodologies are thoroughly outlined and critically discussed. Green chemical engineering with cost-effectiveness and precise carbonization tuning microstructure are future research trends of lignin-derived carbon materials. Future research directions that could be employed to advance lignin-derived carbon materials toward commercial applications are then proposed.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations279
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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