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Enregistrement W4311885274 · doi:10.3390/plants11243577

Integrated Biorefinery and Life Cycle Assessment of Cassava Processing Residue–From Production to Sustainable Evaluation

2022· review· en· W4311885274 sur OpenAlexaff
Larissa Renata Santos Andrade, Raul José Alves Felisardo, Ianny Andrade Cruz, Muhammad Bilal, Hafiz M.N. Iqbal, Sikandar I. Mulla, Ram Naresh Bharagava, Ranyere Lucena de Souza, Lucas Carvalho Basilio Azevedo, Luiz Fernando Romanholo Ferreira

Notice bibliographique

RevuePlants · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiorefineryLife-cycle assessmentResidue (chemistry)Production (economics)Sustainable productionEnvironmental scienceProduction cyclePulp and paper industryWaste managementEngineeringManufacturing engineeringChemistryEconomicsBiofuel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commonly known as a subsistence culture, cassava came to be considered a commodity and key to adding value. However, this tuber's processing for starch and flour production is responsible for generating a large amount of waste that causes serious environmental problems. This biomass of varied biochemical composition has excellent potential for producing fuels (biogas, bioethanol, butanol, biohydrogen) and non-energetic products (succinic acid, glucose syrup, lactic acid) via biorefinery. However, there are environmental challenges, leading to uncertainties related to the sustainability of biorefineries. Thus, the provision of information generated in life cycle assessment (LCA) can help reduce bottlenecks found in the productive stages, making production more competitive. Within that, this review concentrates information on the production of value-added products, the environmental impact generated, and the sustainability of biorefineries.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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