Invasive Plant Biomass as a Source of Lipids for Bioeconomy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Invasive plants can be considered as a significant environmental problem: a direct threat to biodiversity but also affecting the productivity of agriculture forestry as well as human and animal health. Considering the threats by invasive plants European as well as other countries put efforts into invasive plant spreading control and eradication of existing populations. Invasive plant biomass at the same time can be a valuable resource for bioeconomy. The study aims to evaluate the possibilities of using invasive plant biomass as a source of biologically and pharmacologically active substances – lipids and fatty acids. Invasive plants common in North Europe have been studied: lupine, Canadian goldenrod and Japanese, Bohemian and Sakhalin knotweeds. For extraction traditionally used solvents were compared with green (low toxicity, biogenic origin) solvents and the good performance of the environmentally friendly solvents has been demonstrated. Bohemian knotweed exhibits higher proportions of certain fatty acids such as linoleic acid and eicosanic acid in comparison to other species. Japanese knotweed, on the other hand, generally displays intermediate levels for most fatty acids but stands out with distinct peaks in components such as linolenic acid. In contrast, Sakhalin knotweed dominates in several fatty acids including palmitic acid which highlights its unique biochemical profile. Thus, invasive plants can serve as valuable resources of biologically active compounds for differing applications and their biomass biorefinery can serve as a resource thus supporting invasive plant eradication efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».