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Enregistrement W4309962041 · doi:10.1016/j.jobab.2022.11.004

Lignocellulose pretreatment by deep eutectic solvents and related technologies: A review

2022· review· en· W4309962041 sur OpenAlexvenueno aff
Penghui Li, Zhengwei Jiang, Yongcan Jin, Wenjuan Wu

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresources and Bioproducts · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHemicelluloseBiorefineryLigninPulp and paper industryCelluloseRaw materialDeep eutectic solventEutectic systemBiomass (ecology)BiofuelProcess engineeringMaterials scienceEnvironmental scienceBiochemical engineeringChemistryWaste managementOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lignocellulose is the main component of plants and has a wide range of sources. The high-value production of lignocellulose lies in the biorefinery of lignin, cellulose and hemicellulose. The advantages and disadvantages of traditional lignocellulose pretreatment methods were summarized, and the effective pretreatment parameters were listed. As a green solvent system with excellent performance, deep eutectic solvents (DES) are considered to be the most potential biomass pretreatment system. Based on this, the new trend and progress of DES in lignocellulose pretreatment were reviewed, focusing on the effects of distinct kinds of lignocellulose raw materials, distinct components of DES, distinct reaction conditions and assisted by microwave ultrasound on the pretreatment of lignocellulose, and the recyclability of DES solution system was discussed. Finally, the application and development direction of DES in lignocellulose pretreatment are proposed and prospected.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
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)0,0040,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations108
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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