A comparison of partially acetylated nanocellulose, nanocrystalline cellulose, and nanoclay as fillers for high‐performance polylactide nanocomposites
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Partially acetylated cellulose nanofibers (CNF) were chemically extracted from sisal fibers and the performance of those CNF as nanofillers for polylactide (PLA) for food packaging applications was evaluated. Three PLA nanocomposites; PLA/CNF (cellulose nanofibers), PLA/CNC (nanocrystalline cellulose), and PLA/C30B (Cloisite TM 30B, an organically modified montmorillonite clay) were prepared and their properties were evaluated. It was found that CNF reinforced composites showed a larger decrease on oxygen transmission rate (OTR) than the clay‐based composites; (PLA/CNF 1% nanocomposite showed a 63% of reduction at 23°C and 50% RH while PLA/C30B 1% showed a 26% decrease) and similar behavior on terms of water vapor barrier properties with 46 and 43%, respectively of decrease on water vapor transmission rate at 23°C and 50% RH (relative humidity). In terms of mechanical and thermomechanical properties, CNF‐based nanocomposites showed better performance than clay‐based composites without affecting significantly the optical transparency. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2016 , 133 , 43257.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».