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Enregistrement W2040698192 · doi:10.1002/sia.2454

The middle lamella remainders on the surface of various mechanical pulp fibres

2006· article· en· W2040698192 sur OpenAlexaff
Kecheng Li, Xuequan Tan, Dongbo Yan

Notice bibliographique

RevueSurface and Interface Analysis · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiddle lamellaPulp (tooth)Scanning electron microscopeX-ray photoelectron spectroscopyLigninLamella (surface anatomy)Materials scienceComposite materialChemistryChemical engineeringOrganic chemistryDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The surfaces of various mechanical pulp fibres, including thermomechanical pulp (TMP), chemithermomechanical pulp (CTMP), and alkaline peroxide mechanical pulp (APMP) fibres, were characterized using scanning electron microscopy (SEM), atomic force microscopy (AFM), and X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS). With SEM and AFM, the middle lamella material was observed to be non‐fibrillar and patch‐like, while the fibre secondary wall was observed to have a micro‐fibrillar structure. It was found that after the first‐stage refiner, lignin‐rich middle lamella remainders were present on the fibre surface of all three pulps, although most of the fibre surfaces exhibited a micro‐fibrillar structure. After the final‐stage refining, large amounts of granules were present on the TMP fibre surface. In contrast, most middle lamella remainders were still visible on the surface of CTMP fibres after the final‐stage refining and even after peroxide bleaching. XPS results have confirmed that the non‐fibrillar surface material is the lignin‐rich middle lamella remainder that contribute to the high surface lignin concentration. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,253 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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