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Enregistrement W1532803441 · doi:10.15376/biores.5.3.1425-1435

Novel use of waste keratin and cotton linter fibers for prototype tissue papers and their evaluation

2010· article· en· W1532803441 sur OpenAlexaff
Bo Shi, Tom G. Shannon, Ellen Pelky

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDyeing and Modifying Textile Fibers
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceKeratinPulp and paper industryUltimate tensile strengthEucalyptusFiberComposite materialAir permeability specific surfaceWaste managementLayer (electronics)Botany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corporate environmental sustainability calls for sustainable product manufacturing with less creation of waste material or increased reuse of waste materials. One example is the use of keratin fiber from the poultry industry and cotton linter from the textile industry for paper and tissue manufacturing. In this paper, the feasibility of using these waste fibers to make paper was demonstrated in handsheets. The properties of these handsheets were compared to the properties of handsheets made with standard bleached eucalyptus tropical hardwood fibers. A blend of cotton linter and keratin fibers at 80/20 and 60/40 ratios showed a 59% and 73% improvement in sheet bulk, respectively, compared to eucalyptus handsheets. Similarly, air permeability of the cotton / keratin fiber handsheets improved 414% and 336%, respectively, versus the eucalyptus. However, the tensile index of the cotton and keratin fiber blends was lower than the eucalyptus sheets. There was no remarkable difference in water absorbency up to 20% keratin fiber. Above 20% of keratin fibers the water absorbency started to decrease, which is likely attributable to the hydrophobic nature of the protein-based keratin fiber.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,319

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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