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Enregistrement W2135186887 · doi:10.1002/app.31370

Postconsumer high‐density polyethylene/agave fiber foamed composites coated with chitosan for the removal of heavy metals

2009· article· en· W2135186887 sur OpenAlexaff
Velazquez Herrera, César Gómez, Sergio Gómez‐Salazar, Denis Rodrigue, Rubén González‐Núñez, Gabriel Luna‐Bárcenas, Pierre Giovanni Mani-González, Alberto Herrera‐Gómez

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAdsorptionChitosanComposite materialPolyethyleneComposite numberScanning electron microscopeX-ray photoelectron spectroscopyHigh-density polyethylenePelletsChemical engineeringChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Composites of postconsumer high‐density polyethylene with agave fiber were prepared by single‐screw extrusion with azodicarbonamide as a foaming agent to increase the surface area; the composite pellets were coated with chitosan afterward. A chemical pretreatment was applied to the pellets to enhance the chitosan gel compatibility. The adsorption capacities of the composites coated with chitosan were evaluated for Cd(II) and Cu(II) removal from aqueous solutions. The coated composites were characterized by scanning electron microscopy, attenuated total reflectance infrared spectroscopy, and X‐ray photoelectron spectroscopy. Atomic absorption spectroscopy was used to measure metal uptake in batch adsorption studies. The results of this study demonstrated the composites' ability to immobilize chitosan on their surfaces and their capacity to adsorb metal ions. The equilibrium isotherms for Cd(II) and Cu(II) adsorption on the chitosan‐coated composites were described by the Langmuir model. This material represents an attractive low‐cost recycled material for adsorbing metal ions from polluted waters. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2010

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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