MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297249032 · doi:10.1002/cssc.202201613

Solid‐State Enzymatic Hydrolysis of Mixed PET/Cotton Textiles**

2022· article· en· W4297249032 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

RevueChemSusChem · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHydrolysisEnzymatic hydrolysisChemistrySolid-stateEnzymePolymer scienceChemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waste polyester textiles are not recycled due to separation challenges and partial structural degradation during use and recycling. Chemical recycling of polyethylene terephthalate (PET) textiles through depolymerization can provide a feedstock of recycled monomers to make "as-new" polymers. While enzymatic PET recycling is a more selective and more sustainable approach, methods in development, however, have thus far been limited to clean, high-quality PET feedstocks, and require an energy-intensive melt-amorphization step ahead of enzymatic treatment. Here, high-crystallinity PET in mixed PET/cotton textiles could be directly and selectively depolymerized to terephthalic acid (TPA) by using a commercial cutinase from Humicola insolens under moist-solid reaction conditions, affording up to 30±2 % yield of TPA. The process was readily combined with cotton depolymerization through simultaneous or sequential application of the cellulase enzymes CTec2®, providing up to 83±4 % yield of glucose without any negative influence on the TPA yield.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,992

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)0,0090,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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