Extraction and Characterization of Latex and Natural Rubber from Rubber-Bearing Plants
Notice bibliographique
Résumé
Consecutive extraction of latex and natural rubber from the roots of rubber-bearing plants such as Taraxacum kok-saghyz (TKS), Scorzonera tau-saghyz (STS), and Scorzonera Uzbekistanica (SU) were carried out. Latex extraction was carried via two methods: Blender method and Flow method. The results of latex extraction were compared. Cultivated rubber-bearing plants contained slightly higher latex contents compared to those from wild fields. Several creaming agents for latex extraction were compared. About 50% of total natural rubber was extracted as latex. The results of the comparative studies indicated that optimum latex extraction can be achieved with Flow method. The purity of latex extracted by Blender method ( approximately 75%) was significantly lower than that extracted by Flow method (99.5%). When the latex particles were stabilized with casein, the latex was concentrated significantly. Through concentrating latex by flotation, the latex concentration of 35% was obtained. Bagasse contained mostly solid natural rubber. The remaining natural rubber in the bagasse (left after the latex extraction) was extracted using sequential solvent extraction first with acetone and then with several nonpolar solvents. Solid natural rubber was analyzed for gel content and characterized by size exclusion chromatography (SEC) for molecular weight determinations. SEC of solid natural rubber has shown that the molecular weight is about 1.8E6 and they contain less gel compared to TSR20 (Grade 20 Technically Specified Rubber), a commercial natural rubber from Hevea brasiliensis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».