Cold enzyme hydrolysis of starch
Notice bibliographique
Résumé
With efforts to reduce global reliance on fossil fuels and lower the greenhouse gas emission, an increasing search for renewably sourced materials, which can be used as feedstock for biofuel production, is ongoing in the past few decades. At the present, ethanol is the most common alternate fuel and is already produced on a fair scale, representing a sustainable substitute for gasoline in passenger cars. Basically, in the United States ethanol is produced by fermenting starch crops that have been converted into simple sugars, and the major feedstock for this fuel is corn. In Brazil ethanol is produced through the fermentation of sugar cane molasses. Various countries have been increasing their ethanol production as well, such as India (using sugar cane), Thailand (cassava), France (sugar beet), China (corn) and Canada (wheat), among others. Improved molecular disassembly and depolymerization of grain starch to glucose are key to reducing energy use in the bioconversion of glucose to chemicals, ingredients, and fuels. In fuel ethanol production, these biorefining steps use 10-20% of the energy content of the fuel ethanol. The need to minimize energy use and to raise the net yield of energy can be met by replacing high-temperature, liquid-phase, enzymatic digestion with low temperature, solid-phase, enzymatic digestion. Also called cold hydrolysis, the approach is a step toward a “green” method for the production of fuel ethanol.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».