MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413162058 · doi:10.6000/1929-5995.2025.14.13

From Petrochemical to Photosynthetic: Algae-Derived Polymers for Sustainable Industrial Applications

2025· article· en· W4413162058 sur OpenAlexvenueno aff
T.T. Dele‐Afolabi, H. A. Al-Qureshi

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Putra Malaysia
Mots-clésPetrochemicalAlgaeMaterials sciencePhotosynthesisPolymerBiochemical engineeringPolymer scienceEnvironmental scienceBotanyEngineeringComposite materialEnvironmental engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for biopolymers made from photosynthetic organisms like algae is growing. This rise is driven by the global shift toward sustainable and renewable resources. This study examines the switch from conventional polymers based on petrochemicals to those derived from algae, emphasizing the potential of the latter for a variety of industrial uses. Algae, including both microalgae and macroalgae, are excellent feedstocks. They can produce various biopolymers such as alginate, carrageenan, agar, ulvan, and polyhydroxyalkanoates (PHAs). Algae grow quickly and do not compete with food crops, making them highly sustainable. Algae-derived biopolymers are useful in many applications, which include food packaging, biomedical devices, pharmaceuticals, and energy storage. Their key properties biodegradability, biocompatibility, film-forming ability, and gelling behaviormake them attractive alternatives. The study also discusses challenges such as scalability, processing methods, and market integration. It reviews the types of algae-based biopolymers, their production techniques, and performance characteristics. Overall, algae-derived polymers ultimately offer a viable route to more environmentally friendly industrial solutions, assisting in the development of a carbon-neutral and circular economy.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Research Updates in Polymer ScienceMême sujetAlgal biology and biofuel productionTravaux en français237 207