Etude de la production d'hydrogène en bioréacteur par une bactérie photosynthétique Rhodobacter capsulatus 1. Photobioréacteur et conditions optimales de production d'hydrogène
Bibliographic record
Abstract
Un réacteur de 10 litres, automatisé pour la culture continue en anaérobiose de bactéries photosynthétiques, a été réalisé et mis au point. Ce réacteur parfaitement agité a été utilisé dans différentes conditions de fonctionnement en système fermé (batch), en système semi-ouvert (atouts de substrats concentrés en discontinu), en système ouvert (chémostat) avec et sans recyclage de la biomasse, afin d'étudier la consommation, par les bactéries, d'un substrat carboné, le lactate. La production d'hydrogène par la bactérie photosynthétique Rhodobacter capsulatus, souche B10, résultant de la dégradation du lactate, est optimale pour des cultures en continu diluées, limitées en source azotée. Ainsi, à un taux de dilution de 0,04 h-1, avec 5 mM glutamate dans le milieu nutritif, la densité bactérienne étant de 2,1 è 660 nm, on a observé une production continue moyenne de 65 ml • h-1• l-1 pendant une période de 200 heures. Pour des concentrations bactériennes élevées, la limitation d'énergie lumineuse entrain une perte d'activité nitrogénase et, de ce fait, une chute de la production d'hydrogène.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".