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Enregistrement W4390888392 · doi:10.32672/jse.v9i1.741

Potensi Limbah Biomassa Menjadi Karbon Aktif Sebagai Upaya Resources Recovery : Studi Literatur

2023· article· en· W4390888392 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Serambi Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNatural Products and Applications
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Environmental scienceWaste managementGreen wasteGreenhouse gasLigninPulp and paper industryChemistryAgronomyEcologyCompostEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reutilization of natural resources as a resource recovery effort is one aspect of sustainable development, one of which is the utilization of biomass waste. Biomass waste is waste from agricultural, plantation, livestock, and forestry processes that contain organic matter composed of carbon dioxide bonds, air, water, soil, and sunlight from plants and animals. Pollution by the accumulation or untreated biomass waste will result in the potential formation of greenhouse gases (GHG). One of the efforts is to utilize biomass waste into activated carbon by carbonizing and activating the biomass waste. The indication of why biomass waste can be used as a material for making activated carbon is because biomass waste contains lignocellulosic materials that have the ability to absorb metals and colors. The purpose of this paper is to see the potential of various kinds of biomass waste that can be utilized into activated carbon by conducting a journal review. The results of the review of various journals show that various kinds of biomass waste can be utilized into activated carbon. The lignocellulosic content of biomass waste consists of lignin in the range of 8%-53.85%, cellulose in the range of 6.92%-81%, and hemicellulose 11%-41%.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,180 · 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