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Enregistrement W1943677107 · doi:10.1002/app.42375

Cellulose fiber networks reinforced with glutaraldehyde–chitosan complexes

2015· article· en· W1943677107 sur OpenAlexafffund
Tongfei Wu, Yicheng Du, Ning Yan, Ramin Farnood

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChitosanUltimate tensile strengthGlutaraldehydeMaterials scienceWet strengthCelluloseFiberAdsorptionComposite materialScanning electron microscopeRegenerated celluloseCellulose fiberNatural fiberChemical engineeringNuclear chemistryPolymer chemistryChemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this study, glutaraldehyde–chitosan complexes (GA–chitosan) were prepared and were used as functional additives to enhance the strength properties of cellulose fiber networks. The adsorption and distribution of GA–chitosan on the surface of cellulose fiber were characterized by scanning electron microscopy, X‐ray photoelectron spectroscopy and time‐of‐flight secondary ion mass spectrometry. The effects of glutaraldehyde dosage and GA–chitosan to fiber ratio on the strength properties, including wet‐strength, wet‐web strength, and dry strength, were investigated. GA–chitosan did not require high temperature curing and had good cross‐linking rates at room temperature. Samples treated with GA–chitosan exhibited significant improvements in their mechanical properties. Wet tensile index and wet‐web tensile index (both at 50% solids), and dry tensile index, were increased by about 1300, 190, and 115%, respectively. The GA–chitosan additive developed in this study provides a useful approach to prepare high‐performance value‐added specialty wood‐fiber based products. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2015 , 132 , 42375.

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)0,001
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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