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Enregistrement W2024860128 · doi:10.1177/0021955x11402549

Fabrication and characterization of melt-blended polylactide-chitin composites and their foams

2011· article· en· W2024860128 sur OpenAlexaff
Reza Rizvi, Brendan Cochrane, Hani E. Naguib

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Plastics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChitinMaterials scienceComposite materialCompoundingComposite numberThermal stabilityFabricationNanocompositeScanning electron microscopeRheologyChitosanChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study details the fabrication and foaming of melt-blended polylactide (PLA) and chitin composites. The chitin used for compounding was as-received, as chitin nanowhiskers and as chitin nanowhiskers with a compatibilizing agent. The chitin nanowhiskers were produced by an acid-hydrolysis technique and their morphology was examined with transmission electron microscopy. The composite morphology was characterized with scanning electron microscopy and was related to the observed thermal, rheological, and mechanical behaviors of the composites. Chitin was found to decrease the thermal stability of the composites. Addition of chitin was also found to reduce the viscosity of the composites, which is believed to be because of the hydrolysis of PLA during melt blending of chitin in suspension. The stiffness of the composites was found to increase with increasing chitin content while the strength was found to decrease. Porous PLA—chitin composites were produced by a two-step batch-foaming technique, and the expansion behavior was correlated with the visco-elastic observations. The statistical significance of chitin type and composition dependence on the mechanical properties and foam morphologies were evaluated.

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations68
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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