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Enregistrement W2085268570 · doi:10.1002/app.23346

The effect of morphology and chemical characteristics of cellulose reinforcements on the crystallinity of polylactic acid

2006· article· en· W2085268570 sur OpenAlexaff
Aji P. Mathew, Kristiina Oksman, Mohini Sain

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolylactic acidMaterials scienceCrystallizationMicrocrystalline celluloseCrystallinityDifferential scanning calorimetryComposite materialCelluloseThermal stabilityComposite numberWood flourChemical engineeringPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this work has been to study the crystallization behavior of composites based on polylactic acid (PLA) and three different types of cellulose reinforcements, viz., microcrystalline cellulose (MCC), cellulose fibers (CFs), and wood flour (WF). The primary interest was to determine how the size, chemical composition, and the surface topography of cellulosic materials affect the crystallization of PLA. The studied composite materials were compounded using a twin‐screw extruder and injection‐molded to test samples. The content of cellulose reinforcements were 25% by weight. The MCC and WF were shown to have a better nucleating ability than CFs based on differential scanning calorimetry and optical microscopy studies. It is difficult to visualize that transcrystallization will occur during melting process and this process is influenced by the morphological and chemical characteristics of the reinforcement. Bulk crystallization seems to be mainly dependent on the processing temperature. The cold crystallization process was shown to improve the thermal stability and storage modulus of the composites. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 101: 300–310, 2006

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,221
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 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

Citations363
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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