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Enregistrement W1989325610 · doi:10.1002/app.26229

Grafting of poly (methyl acrylate) onto sulfite pulp fibers and its effect on water absorbance

2007· article· en· W1989325610 sur OpenAlexaff
Vaibhav Jain, Huining Xiao, Yonghao Ni

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraftingPulp (tooth)Materials scienceSulfiteCeric ammonium nitrateMethyl acrylatePolymer chemistryCelluloseCrystallinityChemical engineeringNuclear chemistryMonomerChemistryComposite materialPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To prepare super water absorbent hydrogels of wood cellulose fibers, poly (methyl acrylate) (PMA) was copolymerized onto softwood sulfite pulp fibers using free radical initiator followed by alkaline hydrolysis. Ceric ammonium nitrate (CAN) was used as the free radical initiator. Effects of various parameters such as fiber concentration, monomer/pulp (M/pulp) ratio, CAN concentration, and reaction time on the grafting yield and on other grafting parameters were investigated. The graft conversion was the same from low to medium fiber concentration. The amount of initiator required was found to be independent of fiber concentration to achieve maximum grafting yield. Different fiber fractions (classified based on their length) have no effect on the grafting yield. The evidence of graft copolymerization was determined by using ATR‐IR spectroscopy. The X‐ray diffraction (XRD) analysis shows that grafting takes place both in amorphous and crystalline regions of cellulose fibers and the decrease in crystallinity of the grafted fibers with an increase in grafting yield was confirmed. The surface morphology of the PMA‐g‐cellulose was characterized by scanning electron microscopy (SEM). The water retention value of the hydrolyzed grafted pulp was determined based on a centrifugation technique. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2007

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)0,005
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,276 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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