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Enregistrement W4404970419 · doi:10.14447/jnmes.v27i3.a05

Amelioration of Membraneless Microbial Fuel Cell Performance using Covalently Bonded Yeast with Multi Walled Carbon Nanotube Biocatalyst

2024· article· en· W4404970419 sur OpenAlexvenueno aff
M. Aynul Rifaya, Venkatesa Prabhu Sundramurthy, Shine Kadaikunnan, Jamal M. Khaled

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon nanotubeYeastCovalent bondBiocatalysisCarbon fibersMaterials scienceMicrobial fuel cellChemistryChemical engineeringNanotechnologyCatalysisOrganic chemistryComposite materialBiochemistryPhysical chemistryReaction mechanismEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, a microbial catalyst has been developed for use in membraneless microbial fuel cells (MFCs) by employing yeast e and carbon nanoparticles.A series of characterizations were carried out to investigate the stability, performance, and catalytic activity of MFC.Based on the characterizations, the catalyst demonstrated the outstanding catalytic activity and a considerable maximum power density (MPD) of 352 mW•m-2.This was accomplished by means of reactions involving cytochrome c, cytochrome a3, NAD, and FAD that efficiently transfer electrons.The outcome suggested that yeast adoption leads to significant improvement in MFC performance and catalytic activity.In addition, after eight days, the MPD remains at 85% of its initial value, demonstrating outstanding stability in the MFC.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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