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Enregistrement W2060526241 · doi:10.1177/1528083713495247

Relative reactivity of different monovalent alkalis on poly(ethylene terephthalate) geotextiles: Aqueous and alcoholic systems

2013· article· en· W2060526241 sur OpenAlexaff
Mashiur Rahman

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Textiles · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAqueous solutionMaterials scienceEthyleneReactivity (psychology)Alkali metalTenacity (mineralogy)Inorganic chemistryChemical engineeringPolymer chemistryNuclear chemistryOrganic chemistryComposite materialChemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relative rate of degradation of poly(ethylene terephthalate) geotextiles in various monovalent alkali hydroxides was studied in both aqueous and alcoholic systems. In an aqueous system, the reaction of all three alkalis on poly(ethylene terephthalate) geotextiles is restricted to the surface since tenacity loss was insignificant and no surface cracks was noticed, whereas in an alcoholic system, significant loss in tenacity occurred due to the formation of surface crack. Furthermore, the relative rate of reactivity of metal hydroxides in aqueous and alkaline media was temperature dependent. However, in equimolar concentration, at 80℃, the relative rate in an aqueous system is of the following order: LiOH > NaOH > KOH in the ratio of 1.65:1.1:1.0. Above 80℃, the reaction is reversed, as aqueous KOH reacts faster than aqueous NaOH. Two different activation energies were found for aqueous KOH at a threshold temperature of 80℃. Furthermore, in heterogeneous systems using dimethyl terephthalate, aqueous KOH was slightly faster than aqueous NaOH in the temperature range of 70–80℃. In an alcoholic system, KOH is almost 1.5 times faster than NaOH at 20℃ and at 60℃.

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 seuil0,003

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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