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Enregistrement W2012612158 · doi:10.1155/2011/179023

Modifications Caused by Enzyme-Retting and Their Effect on Composite Performance

2011· article· en· W2012612158 sur OpenAlexafffundabout
Jonn A. Foulk, Denis Rho, M. Alcock, Chad A. Ulven, Shanshan Huo

Notice bibliographique

RevueAdvances in Materials Science and Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensOrthopaedic Innovation CentreNational Research Council CanadaBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAgricultural Research ServiceClemson UniversityNorth Dakota State UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésRettingMaterials scienceComposite numberComposite materialUltimate tensile strengthFiberWaxThermosetting polymerStrawEpoxyPulp and paper industryAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bethune seed flax was collected from Canada with seed removed using a stripper header and straw pulled and left in field for several weeks. Unretted straw was decorticated providing a coarse fiber bundle feedstock for enzyme treatments. Enzyme treatments using a bacterial pectinolytic enzyme with lyase activity were conducted in lab-scale reactors. Four fiber specimens were created: no retting, minimal retting, moderate retting, and full retting. Fiber characterization tests: strength, elongation, diameter, metal content, wax content, and pH were conducted with significant differences between fibers. Thermosetting vinyl ester resin was used to produce composite panels via vacuum-assisted infusion. Composite performance was evaluated using fiber bundle pull-out, tensile, impact, and interlaminar shear tests. Composite tests indicate that composite panels are largely unchanged among fiber samples. Variation in composite performance might not be realized due to poor interfacial bonding being of larger impact than the more subtle changes incurred by the enzyme treatment.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations26
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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