Valorization strategies for hazardous proteinaceous waste from rendering production – Recent advances in specified risk materials (SRMs) conversion
Notice bibliographique
Résumé
Strict bans on specific risk materials (SRMs) are in place to prevent the spread of bovine spongiform encephalopathy (BSE). SRMs are characterized as tissues in cattle where misfolded proteins, the potential source of BSE infection, are concentrated. As a result of these bans, SRMs must be strictly isolated and disposed of, resulting in great costs for rendering companies. The increasing yield and the landfill of SRMs also exacerbated the burden on the environment. To cope with the emergence of SRMs, novel disposal methods and feasible value-added conversion routes are needed. The focus of this review is on the valorization progress achieved in the conversion of peptides derived from SRMs via an alternative disposal method, thermal hydrolysis. Promising value-added conversion of SRM-derived peptides into tackifiers, wood adhesives, flocculants, and bioplastics, is introduced. The potential conjugation strategies that can be adapted to SRM-derived peptides for desired properties are also critically reviewed. The purpose of this review is to discover a technical platform through which other hazardous proteinaceous waste, SRMs, can be treated as a high-demand feedstock for the production of renewable materials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».