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Enregistrement W7162040363 · doi:10.82308/39964

Valorization of «Acer saccharum» Leaves Biomass

2024· dissertation· en· W7162040363 sur OpenAlexaboutno aff
Nushrat Yeasmen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Sugar industryBiofuelEconomic analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La stratégie mondiale visant à parvenir à une économie industrielle agroalimentaire durable et circulaire, devra inclure l’utilisation de la biomasse forestière comme matière première pour en extraire des ingrédients fonctionnels naturels. L’érable, un important symbole reconnu du Canada, représente environ 3 % du total des arbres du Canada, et il produit chaque année une grande quantité de biomasse feuillue qui est considérée comme un déchet et, une fois éliminée, peux présenter certains problèmes environnementaux. Parmi les ingrédients fonctionnels d’origine végétale les plus populaires, les composés phénoliques connaissent une demande croissante de la part des secteurs alimentaire, nutraceutique, pharmaceutique et cosmétique. L’extraction de composés phénoliques à partir de la biomasse feuillue a donc d’abord été envisagée à l’aide d’une revue de la littérature. De cette revue, nous retenons que la biomasse feuillue de l’érable à sucre (Acer saccharum) peut être considérée comme une source renouvelable de composés phénoliques. À cet effet, un procédé de macération a été optimisé grâce à un plan factoriel jumelé à un modèle de surface de réponse pour l’extraction des composés phénoliques des feuilles d’érable à sucre et la caractérisation a été effectuée par colorimétrie, microscopie électronique à balayage, spectroscopie par transformée de Fourier et chromatographie liquide et spectrographie de masse quadrupolaire. Il a été constaté que les feuilles d’érable à sucre contiennent une quantité considérable de composés phénoliques ayant des activités antioxydantes. Par la suite, l'effet des conditions environnementales et des parties morphologiques de la plante sur l'accumulation phénolique dans l'érable à sucre a été étudié, suivi d’un procédé d'encapsulation des extraits de feuilles d'érable à sucre riches en phénol.Il a été établi qu’outre les composés phénoliques, les feuilles d’érable à sucre peuvent également constituer une source potentielle de protéines végétales. Par conséquent, une extraction assistée par ultrasons prétraitée par homogénéisation alcaline, des protéines des feuilles d’érable a été réalisée ainsi que la caractérisation de leurs attributs physiques, structurels, thermiques, chimiques, volatils et fonctionnels. Il a été constaté que la sonication améliorait la rupture des particules et la stabilité thermique, ainsi que modifiait la conformation structurelle des protéines

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
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