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Polypropylene-Based Biocomposites Reinforced by Tailor-Modified Cellulose Fibers and Microfibrils

2013· article· en· W2013165321 sur OpenAlexaff
Yuan Feng Pan, Shu Zhao Li, Hui Xiao

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceToughnessComposite materialCationic polymerizationPolypropyleneUltimate tensile strengthFiberAtom-transfer radical-polymerizationCelluloseGraftingCellulose fiberNatural fiberAcrylateSurface modificationPolymerizationPolymerPolymer chemistryChemical engineeringCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two approaches of improving the toughness of polypropylene (PP)-based composites reinforced by natural cellulose fibers were developed. The surface modification of cellulose fibrils (CMF) or fiber by either in-situ grafting polymerization of butyl acrylate (BA) on CMF surface via an atom transfer radical polymerization (ATRP) or adsorbing the cationic polymeric latex with core-shell structure on fiber surfaces was performed; and resulting fibers or CMF were used as reinforments in an attempt to enhance the toughness of the PP-based composites. The results of mechanical properties indicated that the flexure, tensile, and impact strengths of the CMF-g-PBA reinforced composites were all improved. The cellulose fibres treated by cationic latex also showed the same trend. The optimal dosage of latex for hydrophobic-modifying fibers was also identified.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,278 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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