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Enregistrement W4389440754 · doi:10.2166/9781789063547_0229

Processes and biorefinery approach for enhanced algal bioproduct recovery in the form of lipid and UV protectant

2023· book-chapter· en· W4389440754 sur OpenAlexaff
Rashmi Chandra, Masoomeh Hooshmand

Notice bibliographique

RevueIWA Publishing eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiorefineryBiochemical engineeringExtraction (chemistry)BiodieselBiofuelBiomass (ecology)Environmental sciencePulp and paper industrySupercritical carbon dioxideChemistryBiotechnologyBiologyEngineeringEcologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter discusses various methodologies for lipid extraction, including solvent extraction, enzymatic treatment, ultrasonic aided extraction, and supercritical carbon dioxide extraction, underscoring the need for further research and optimization for large-scale applications. The chapter further explores the potential symbiotic relationship between algal fuel production and waste treatment. This strategy effectively utilizes microalgae's natural ability to thrive in adverse conditions and sequester CO2 and other pollutants. This approach can simultaneously reduce the environmental footprint while generating valuable biomass for biodiesel production. Another noteworthy point the chapter brings forward is the ability of microalgae to produce valuable compounds under environmental stress, particularly UV radiation. The UV-absorbing compounds such as mycosporine-like amino acids (MAAs) and scytonemin, present substantial potential for use in the cosmetic and pharmaceutical sectors due to their potent UV absorption and photoprotective properties.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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