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Enregistrement W2040315530 · doi:10.1063/1.4873810

Effect of fibre and coupling agent contents on water absorption and flexural modulus of wood fibre polyethylene composites

2014· article· en· W2040315530 sur OpenAlexaff
Cédric Tissandier, Y. Zhang, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensFPInnovationsUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite materialMaterials scienceFlexural strengthAbsorption of waterFlexural modulusYoung's modulusUltimate tensile strengthPolyethyleneModulusCoupling (piping)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In two previous studies, wood fiber-reinforced polymer composites (WPC) were prepared via melt processing. In particular, a response surface strategy of a 20 run optimal design for these three factors was adopted. It was found that for these WPC mixing torque, melt viscosity, Young's modulus and tensile stress at break were related to the type of wood used, as well as wood and coupling agent contents. In addition, thermal properties and strain at break were mainly affected by wood and coupling agent contents. Here, a more complete characterization of these WPC under extreme environmental conditions is performed. In particular, the effect of coupling agent content, wood fibre content and wood fibre type on water absorption and flexural modulus are reported under different water immersion time and temperature. The results show that water absorption is influenced by all the parameters studied, while flexural modulus is mainly influenced by wood content and immersion temperature.

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)0,000
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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