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Record W7162040363 · doi:10.82308/39964

Valorization of «Acer saccharum» Leaves Biomass

2024· dissertation· en· W7162040363 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldChemistry
TopicPlant-Derived Bioactive Compounds
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBiomass (ecology)Sugar industryBiofuelEconomic analysis

Abstract

fetched live from 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

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.266
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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