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Enregistrement W4323276329 · doi:10.1016/j.envc.2023.100700

A critical review of the transformation of biomass into commodity chemicals: Prominence of pretreatments

2023· review· en· W4323276329 sur OpenAlexafffund
Vasanth Kumar Vaithyanathan, Bernard Goyette, Rajinikanth Rajagopal

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Challenges · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésBiomass (ecology)Environmental scienceWaste managementCommercializationNatural resource economicsPopulationCommodity chemicalsGreenhouse gasValue addedEnvironmental engineeringBusinessEngineeringChemistryEcologyEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass production has been increasing steeply with rise in population across the globe. Majority of the produced biomass has been un-utilized and thrown to landfill or discarded without proper disposal. Due to production of greenhouse gasses, possible land, and groundwater contamination due to presence of trace organic contaminants (TrOCs), various countries across the globe have implemented stringent regulations or even banned landfill for waste deposition. On the other hand, depletion in available resources and ever-increasing product demand, utilization of waste to recover value added products has been need of the hour across the globe. Biomass, a low-cost and abundant nutrient resource having a tremendous potential for replacement for fossil fuels dependence. Pre-treatments like physical, chemical, and biological were applied on biomass for product specific application recovery. However, commercialization of recovered value-added products by utilizing biomass is still far from being achieved because of social unacceptability (i.e., public acceptance) due to the presence of contaminants. So, this review discusses about utilization of various pre-treatments for recovery of commodity chemicals from biomass and it addresses how the presence of TrOCs in biomass influences the recovery of products during their conversion.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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