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Enregistrement W1981123751 · doi:10.1080/19397030903348710

Flax fibre quality and influence on interfacial properties of composites

2009· article· en· W1981123751 sur OpenAlexaff
Jonn A. Foulk, Michael Fuqua, Chad A. Ulven, M. Alcock

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensOrthopaedic Innovation Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberComposite materialMaterials scienceFinenessKenafWaxGlass fiberFiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flax fibre holds the potential to serve as an alternative to glass fibre as reinforcement in composite applications. To fully achieve this, the interaction between fibre and matrix must be improved and more consistently controlled. Only then will industry accept natural fibres as a sustainable engineering material choice. Traditionally, interfacial strength improvement has been accomplished through expensive and time consuming chemical surface modification(s). To achieve improved market potential and viability, new methods of developing composite ready flax fibre must be researched and developed through an assessment of the impact of fibre traits for unmodified fibre. Metal, fungal, bacterial, wax and glucose content were examined in this study to determine their correlative effects upon interfacial adhesion, as were fibre characteristics such as colour, density, fineness, fibreshape thickness, conductivity and pH levels. Composite performance was evaluated using fibre pullout and interfacial shear strength tests. These first attempts at correlating as-received flax fibre traits and resulting flax fibre composite properties contain the initial steps towards identifying key flax fibre characteristics that influence composite performance so that proper growth and fibre processing approaches can be developed.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations17
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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