Progress in bio-based plastics and plasticizing modifications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Over the coming few decades bioplastic materials are expected to complement and gradually replace some of the fossil oil based materials. Multidisciplinary research efforts have generated a significant level of technical and commercial success towards these bio-based materials. However, extensive application of these bio-based plastics is still challenged by one or more of their possible inherent limitations, such as poor processability, brittleness, hydrophilicity, poor moisture and gas barrier, inferior compatibility, poor electrical, thermal and physical properties. The incorporation of additives such as plasticizers into the biopolymers is a common practice to improve these inherent limitations. Generally, plasticizers are added to both synthetic and bio-based polymeric materials to impart flexibility, improve toughness, and lower the glass transition temperature. This review introduces the most common bio-based plastics and provides an overview of recent advances in the selection and use of plasticizers, and their effect on the performance of these materials. In addition to plasticizers, we also present a perspective of other emerging techniques of improving the overall performance of bio-based plastics. Although a wide variety of bio-based plastics are under development, this review focuses on plasticizers utilized for the most extensively studied bioplastics including poly(lactic acid), polyhydroxyalkanoates, thermoplastic starch, proteinaceous plastics and cellulose acetates. The ongoing challenge and future potentials of plasticizers for bio-based plastics are also discussed.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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