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Enregistrement W4409385175 · doi:10.1016/j.scca.2025.100069

A comprehensive review of conversion of rice biomass into sustainable products: A green approach toward a circular economy

2025· review· en· W4409385175 sur OpenAlexaff
Diana Jose, Senthil Muthu Kumar Thiagamani, V. Ponnusami, Suksun Amornraksa, Malinee Sriariyanun

Notice bibliographique

RevueSustainable Chemistry for Climate Action · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapThailand Science Research and InnovationKing Mongkut's University of Technology North Bangkok
Mots-clésCircular economyBiomass (ecology)BusinessEnvironmental scienceNatural resource economicsAgricultural economicsAgricultural engineeringEconomicsAgronomyEngineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A comprehensive analysis of rice husk and straw utilization in biomass valorization. • Exploration of innovative technologies such as enzymatic saccharification, and advanced pretreatment methods to enhance biomass conversion efficiency. • Emphasis on the environmental benefits of reducing agricultural waste, lowering greenhouse gas emissions, and promoting sustainability through the circular economy. • The review focussed on economic opportunities in industrial applications, including energy, agriculture, and materials, by repurposing rice biomass. Rice biomass, often regarded as agricultural waste, holds immense promise as a renewable resource for producing various bioproducts through biorefinery processes. The current trends of circular economy motivate the exploration of the valorization of rice biomass, particularly rice husk and straw, emphasizing their potential to promote environmental sustainability and economic viability. This review highlights recent advancements in pretreatment techniques, enzymatic saccharification, and bioconversion processes that improve the efficiency of rice biomass utilization. Key innovations, such as deep eutectic solvents (DES), microwave-assisted methods, and chemical modifications, have significantly enhanced enzymatic digestibility, facilitating bioethanol production and other value-added products. Despite these advancements, challenges in large-scale industrial adoption persist, including cost-effectiveness, feedstock variability, and process integration. The study also addresses the economic and environmental benefits of utilizing rice biomass for bio-based products, energy generation, and wastewater treatment, underscoring the role of nanomaterials like rice husk biochar in environmental remediation. Future opportunities for rice biomass valorization lie in enhancing process efficiency, waste stream valorization, and the integration of biorefinery concepts to produce multiple high-value products. Furthermore, fostering a sustainable bioeconomy requires continuous research, public policy support, and industry collaboration to overcome existing barriers. Ultimately, this review presents rice biomass as a critical resource in advancing sustainable development, contributing to reduced greenhouse gas emissions, circular resource use, and a greener future.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquelow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,252 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Revue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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