MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2255354694 · doi:10.4271/2006-01-0106

Wood Microfibres - Effective Reinforcing Agents for Composites

2006· article· en· W2255354694 sur OpenAlexafffund
Ayan Chakraborty, Mohini Sain, Mark T. Kortschot

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComposite materialMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">This work is based on a process to develop novel cellulose microfibre reinforced composite materials, and to understand fundamental mechanical properties of these composites. Cellulose microfibres having diameters <1 μm were generated from bleached kraft pulp by a combination of high shear refining and subsequent cryocrushing under liquid nitrogen, followed by filtration through a 60 mesh screen. Through film casting in polyvinyl alcohol, theoretical stiffness of the microfibres was calculated as 69 GPa. Subsequently, these microfibres were successfully dispersed in the bioplastics thermoplastic starch and polylactic acid (PLA), using conventional processing equipments. The high aspect ratio of these microfibres coupled with their high tensile properties imparted superior mechanical strength and stiffness to the composites. These indicated that by suitably choosing the polymer, excellent reinforcement can be achieved for high end applications like automotive parts.</div>

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper seriesMême sujetNatural Fiber Reinforced CompositesTravaux en français237 207