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Enregistrement W2125660133 · doi:10.1002/app.36505

Characterization of extruded film based on thermoplastic potato flour

2012· article· en· W2125660133 sur OpenAlexaff
Yachuan Zhang, Xin Yuan, Michael R. Thompson, Qiang Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensMcMaster UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasticizerMaterials scienceThermoplasticStarchPotato starchUltimate tensile strengthComposite materialExtrusionWettingWood flourChemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Potato flour is abundant and less expensive than starch, though its major component is starch. It would therefore seem to be an attractive and viable source of biomass for biodegradable thermoplastic products. This study prepared thermoplastic potato flour (TPF) and thermoplastic potato starch (TPS) films by extrusion and investigated their properties. A mixture of glycerol and triethyl citrate (25−35% of total weight) was chosen for the plasticizer. Properties of the TPF film, such as mechanical properties, surface hydrophilicity, surface energy, moisture sorption isotherm, and glass transition temperature (Tg), were characterized and compared with TPS film. The results showed that TPF film was comparable to TPS film in many properties. The mechanical properties of the TPF film, including tensile strength, elongation at break, and tensile modulus, were similar in magnitude to TPS film. In addition, TPF film showed lower Tg and surface hydrophilicity, but higher surface wetting capacity than TPS film. Components other than starch in potato flour were believed to have had a plasticization effect on TPF properties. Overall, potato flour demonstrated a comparable capacity for manufacturing thermoplastic film similar to the more expensive starch feedstock. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2012

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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