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Enregistrement W4406642191 · doi:10.1016/j.jobab.2025.01.004

Structural characteristics of hemicelluloses and lignin-carbohydrate complexes in alkaline-extracted bamboo green, core, and yellow

2025· article· en· W4406642191 sur OpenAlexvenueno aff
Xin Wang, Yang Liu, Shiyu Luo, Baojie Liu, Shuangquan Yao, Chengrong Qin, Shuangfei Wang, Chen Liang

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresources and Bioproducts · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guangxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBambooLigninCarbohydrateChemistryCore (optical fiber)Polymer sciencePolymer chemistryOrganic chemistryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the differences in the chemical structures of important components in different bamboo tissues is crucial for maximizing bamboo utilization and biorefining bamboo resources. Hemicellulose and lignin-carbohydrate complex (LCC) were extracted from bamboo green, bamboo core, and bamboo yellow tissues by using the alkali-leaching method, and the chemical composition, thermal stability, dissolution process, and structural characteristics were analyzed. The extraction yield of hemicelluloses followed the order: bamboo yellow > bamboo core > bamboo green. Hemicelluloses extracted from bamboo green mainly originated from the secondary wall (S-layer) of the fiber cells and parenchyma cell walls, while those from the bamboo core and yellow mainly originated from the inner S-layer and outer S-layer of the fiber cells, as well as the parenchyma cell walls. The LCCs from bamboo core and bamboo yellow contained a large number of type I phenyl glycoside (PhGlc1) bonds, which mainly originated from the parenchyma cell walls of these tissues. These findings provide data on the structural differences between carbohydrate components in green, core, and yellow bamboo, offering valuable guidance for the high-value utilization of different bamboo tissues.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 GPT0,208
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

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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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