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Enregistrement W2049685629 · doi:10.4236/msa.2014.512085

Extrusion of Thermoplastic Starch: Effect of “Green” and Common Polyethylene on the Hydrophobicity Characteristics

2014· article· en· W2049685629 sur OpenAlexafffund
Muhammad Pervaiz, Philip Oakley, Mohini Sain

Notice bibliographique

RevueMaterials Sciences and Applications · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceExtrusionStarchThermoplasticPlasticizerAbsorption of waterMaleic anhydrideBioplasticPolyethyleneComposite materialRaw materialRenewable resourceReactive extrusionPlastics extrusionPolymerChemical engineeringRenewable energyWaste managementCopolymerOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Novel plastics that are biodegradable, environmentally benign, and made from renewable natural resources are currently being researched as alternatives to traditional petroleum-based plastics. One such plastic, thermoplastic starch (TPS) is produced from starch processed at high temperatures in the presence of plasticizers, such as water and glycerol. However, because of its hydrophilic nature, TPS exhibits poor mechanical properties when exposed to environmental conditions, such as rain or humidity. The overall objective of this research work was to produce a thermoplastic starch based material with low water absorption that may be used to replace petroleum-based plastics. With a recent emergence of “green” polyethylene (GPE), sourced from renewable feedstock, it has become possible to develop novel biodegradable polymers for various applications. In this work, GPE was melt blended with starch in three different ways; reactive extrusion of GPE and starch facilitated by maleic anhydride (MAH) and dicumyl peroxide (DCP), melt blending of GPE and starch by extrusion, and melt blending of maleated polyethylene and starch by extrusion. Comprehensive testing and analysis has shown that all methods reduced water absorption significantly with some variations across the board.

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 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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