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Enregistrement W2124398700 · doi:10.1002/app.40599

Polyurethane foams made from liquefied bark‐based polyols

2014· article· en· W2124398700 sur OpenAlexafffund
Jason D’Souza, R. E. Camargo, Ning Yan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFPInnovations
Mots-clésLiquefactionPolyurethanePolyolMaterials scienceBark (sound)Composite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Liquefaction is known to be an effective method for converting biomass into a polyol. However, the relationships between bark liquefaction conditions and properties of the resulting foams are unclear. In this study, polyurethane foams (PUF) were made using bark‐based polyols obtained through liquefaction reactions of bark at two different temperatures (90 and 130°C). Through systematic characterization of the PUFs the influence of the liquefied bark and liquefaction conditions on foam properties could be observed. The bark‐based foams had similar foaming kinetics, thermal stability, and glass transition temperatures compared with the PEG‐based control foam. The bark‐based PUF from the polyol obtained at the higher liquefaction temperature showed comparable specific compressive strength to the PEG‐based control foam. Lastly, both bark foams exhibited a high amount of open‐cell content, with the foam made from the lower temperature liquefied polyol having poor cell morphology. This deviation from the controls in the open‐cell content may explain the lower modulus values observed in the bark PUFs due to the lack of cell membrane elastic stretching as a strengthening mechanism. These results demonstrated the influence of the bark liquefaction conditions on foam properties, thereby providing a better fundamental understanding for the practical application of bark‐based PUFs. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2014, 131, 40599.

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations55
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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