Editorial: Innovative bioconversion of non-food substrates to fuels
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Innovative bioconversion of non-food substrates to fuelsDue to the finite quantity of fossil-derived fuels that can be used for energy and chemical production, coupled with the need to reduce greenhouse gas (GHG) emissions, the development and production of biobased fuels and chemicals have attracted the attention of scientists, engineers, and policymakers as a potential strategy for simultaneous maintenance of energy security and the mitigation of GHG emissions in the environment.Bio-derived fuels and chemicals include, but are not limited to, ethanol, butanol, propanol, butanediol, propanediol, lactic acid, succinic acid, acetic acid, butyric acid, hydrogen (H 2 ), and methane (CH 4 ).Food substrates such as corn and sugarcane are two major renewable substrates that are currently used in large quantities to produce biobased fuels and chemicals.These food substrates also serve as feed for livestock and as consumer products, which creates competition and increases food costs.More economical choices are non-food substrates such as lignocellulosic biomass (LB), inedible food wastes, and gases that are generally considered waste, which are currently being considered as potential alternative feedstocks to produce renewable fuels and chemicals.The LB is the most abundant renewable resource on the planet, with a global annual production of 181.5 billion tons (Dahmen et al., 2019) and has great potential as a substrate for fermentation because it is composed of more than 75% fermentable polymeric sugars such as glucose, cellobiose, xylose, arabinose, and mannose.LB includes, but is not limited to, corn stover, wheat straw, rice straw and hulls, sugarcane bagasse, Napier grass, giant reed grass, sweet sorghum, willow, switchgrass, Miscanthus, eucalyptus, Eastern red cedar, sawdust, wood shavings, and forestry residues, and is a significant component of municipal solid waste (MSW).LB, however, must undergo pretreatment and hydrolysis prior to use in the fermentation of fuels and chemicals.Undesirable lignocellulose-derived microbial inhibitory compounds (LDMICs) that inhibit the growth of fermentation microorganisms are generated during the pretreatment and hydrolysis of LB.LDMICs impede the bioconversion of LB hydrolysates (sugars) to fuels and chemicals and must be either removed prior to use as a fermentation feedstock, fermentation medium modified,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,023 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».