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Enregistrement W4414440948 · doi:10.1016/j.jobab.2025.09.003

Evaluating nanocellulose from food waste as a functional amendment for sandy soils: Linking fiber structure to water dynamics, soil mechanics, and plant-microbes interactions

2025· article· en· W4414440948 sur OpenAlexvenueno aff
M-Haidar Ali Dali, Mohamed Hamid Salim, Malak AbuZaid, Maryam O. Qassem, Faisal Al Marzooqi, Andrea Ceriani, Alessandro Decarlis, Ludovic F. Dumée, Blaise L. Tardy

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresources and Bioproducts · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhalifa University of Science, Technology and Research
Mots-clésAmendmentSoil waterNanocelluloseFiberWater retentionCelluloseBiomass (ecology)Nanofiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micro and nanofibers have the ability to imbue control over water transport properties and mechanical cohesion to granular materials. These key characteristics are proportional to the fiber size, if finely tuned, and can enable soils to more effectively host life. Typically, requirements include a high organic matter content, a rich microbiome, and especially physico-chemical properties conducive to water dynamics. Herein, we developed mechanochemical processes to fibrillate food-waste-based biomass (namely, peels) into a range of fiber solutions. Macrofibers and nanofibers were obtained via mild processing steps and were fully characterized, the relation between the morphology as well as physico-chemical properties of the fibers was thoroughly studied. Three sand types associated with deserts were evaluated for their potential benefits from the fiber amendments. The compressive response of the amended soils and, more importantly, their water holding, water permeability, and evaporation rate were thoroughly evaluated. The resistance of reinforced soil matrices to biodegradation and dry-wet cycling was also used to evaluate long-term performance. Finally, this study provides an outlook on nutrient retention for agricultural endeavors as a function of fiber amendment type and content.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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