Notice bibliographique
Résumé
La consommation des fruits de mer augmente globalement. En moyenne on mange deux fois plus de fruits de mer aujourd’hui qu’il y a cinquante ans (Ritchie & Roser, 2020). Au cours des 50 dernières années, la transformation du poisson et des fruits de mer a quadruplé. Pendant le traitement des fruits de mer, de grandes quantités de déchets sont produites (Macleod, Kuo, Gallant, et Grimmett, 2006). En effet, environ 50% de la masse totale de la matière première est gaspillée (Mackie, 1982).Les homards de l’Atlantique sont la ressource la plus rentable du Canada. Les fruits de mercanadiens sont renommés et exportés partout dans le monde (FOC, 2012). Par conséquent, leCanada peut faire face à des effets environnementaux néfastes causés par de mauvaises méthodes d’élimination des déchets de fruits de mer. La mise en décharge ou l’utilisation des déchets de fruits de mer à des fins agricoles peut provoquer l’élimination des nutriments et les toxines, produire des mauvaises odeurs et être inefficace pour fournir de nutriments aux cultures agricoles (Mathur et al., 1986). Actuellement, certaines parties des déchets de homard sont utilisées à différentes fins. Certaines parties ne sont pas utilisées ou bien il reste un déchet de homard qui doit être pris en considération. Il est nécessaire d’avoir une technologie alternative capable d’utiliser tous les déchets tout en laissant un minimum de résidu ou rien du tout. Une telle technique qui pourrait aider à résoudre ce problème est la carbonisation hydrothermale (HTC). Dans cette méthode, la biomasse humide est placée dans un récipient scellé et chauffé a des températures comprises entre 150 et 250 ºC. La pression est autogène, atteignant entre 2 et 10 MPa à l’intérieur du récipient en fonction de la température utilisée. Les résultats de l’HTC sont des produits solides et liquides appelés respectivement, hydrochar et bio-huile.La pyrolyse et la carbonisation hydrothermale (HTC) sont deux types de processus de conversion thermique et chimique qui ont été utilisés pour traiter principalement la biomasse lignocellulosique, mais elles ont récemment été appliqués à la biomasse non lignocellulosique et aux mélanges de différents types de biomasses. Contrairement à la pyrolyse, HTC est capable de traiter la biomasse humide avec une teneur en humidité supérieure a trente pour cent (Kambo & Dutta, 2015b). Ce mémoire a pour objectif de présenter l’analyse bibliométrique réalisée sur l’hydrochar, produit solide du HTC. MHTC a examiné les propriétés physiques, chimiques et calorifiques de l’hydrochar produites à partir des déchets de homard. A l’aide du Web of Science, le produit solide de HTC, appelée hydrochar, a été analysé. Les tendances et caractéristiques récentes de l’hydrochar sont discutées dans ce mémoire. Le produit solide du MHTC a ensuite été examiné pour ses analyses physiques et chimiques et ses propriétés calorifiques. Les résultats de ce mémoire ont justifié des recherches subséquentes sur le MHTC, des déchets de homard pour examiner l’hydrochar en tant que produit ainsi que sa valeur durable. De plus, l’étude des sous-produits du MHTC provenant de diverses matières premières telles que la viande permettrait de mieux comprendre l’utilisation et l’application potentielles du MHTC pour gérer les déchets de biomasse humide
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».