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Enregistrement W2247653350 · doi:10.1002/app.43351

Treatments of protein for biopolymer production in view of processability and physical properties: <scp>A</scp> review

2016· review· en· W2247653350 sur OpenAlexafffund
Yicheng Du, Shuzhao Li, Yachuan Zhang, Curtis Rempel, Qiang Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAgriculture and Agri-Food CanadaResearch ManitobaMinistry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanola Council of Canada
Mots-clésBiopolymerMaterials scienceMoisturePolymerBrittlenessPolymer scienceComposite materialBiochemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of bio‐based polymers from proteins has gained attention for their large availability and renewable and biodegradable nature. However, protein‐based plastics have limited commercial applications because of several drawbacks, such as poor processability, brittleness, moisture sensitivity, and inferior mechanical and thermal properties. Extensive studies have been conducted to solve or ameliorate these issues by pretreatment or modification of proteins or protein‐derived biopolymers before or during wet processing or dry processing at elevated temperatures. This review provides an overview of research efforts conducted in the area of physical and chemical treatment of proteins to achieve better processability, mechanical properties, and other physical performance based on a literature review in this subject. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2016 , 133 , 43351.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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