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Enregistrement W4391884455 · doi:10.1021/acscatal.3c06046

Solar-Driven Cellulose Photorefining into Arabinose over Oxygen-Doped Carbon Nitride

2024· article· en· W4391884455 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACS Catalysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésCelluloseChemistryArabinoseOxygenFormic acidOxidative phosphorylationRadicalCarbon fibersOrganic chemistryMaterials scienceBiochemistryXylose

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass photorefining is a promising strategy to address the energy crisis and transition toward carbon carbon-neutral society. Here, we demonstrate the feasibility of direct cellulose photorefining into arabinose by a rationally designed oxygen-doped polymeric carbon nitride, which generates favorable oxidative species (e.g., O 2 –, • OH) for selective oxidative reactions at neutral conditions. In addition, we also illustrate the mechanism of the photocatalytic cellulose to arabinose conversion by density functional theory calculations. The oxygen insertion derived from oxidative radicals at the C1 position of glucose within cellulose leads to oxidative cleavage of β-1,4 glycosidic linkages, resulting in the subsequent gluconic acid formation. The following decarboxylation process of gluconic acid via C1–C2 α-scissions, triggered by surface oxygen-doped active sites, generates arabinose and formic acid, respectively. This work not only offers a mechanistic understanding of cellulose photorefining to arabinose but also sets up an example for illuminating the path toward direct cellulose photorefining into value-added bioproducts under mild conditions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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