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Enregistrement W4306965991 · doi:10.1002/ep.14008

A comprehensive review of castor oil‐derived renewable and sustainable industrial products

2022· review· en· W4306965991 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.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Progress & Sustainable Energy · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRicinoleic acidCastor oilSebacic acidRaw materialRenewable energyPulp and paper industryOrganic chemistryFossil fuelChemistrySustainable productionBiochemical engineeringBiotechnologyProduction (economics)EngineeringBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Castor oil is one important raw material that could serve as a renewable feedstock for industries in the age of exhausting fossil fuels. The chemical composition of oil and the structure of hydroxyl fatty acid are responsible for its unique physicochemical properties. The oil has diverse applications from pharmaceuticals to polyamides, from the manufacturing of ski boots to durable frames, and from lubricants to laxatives. The present review gives an insight into the physicochemical properties of castor oil and its application. The oil is used for the production of a great variety of its derivatives. Out of many derivatives of castor oil, four are produced and utilized at a larger scale. The names of the four derivates are ricinoleic acid, sebacic acid, undecylenic acid, and γ‐decalactone. The review will aim toward an insight into the evolved techniques for the manufacturing of these derivatives of castor oil, the biotechnological route of production, and metabolic engineering approaches. Though the industrial significance of castor oil and its derivatives had been known for ages, methods for their production are continuously changing.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,215 · 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