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Enregistrement W2319648114 · doi:10.3183/npprj-2014-29-01-p031-040

Critical discussion of light scattering and microscopy techniques for CNC particle sizing

2014· article· en· W2319648114 sur OpenAlexafffund
Carole Fraschini, Grégory Chauve, Jean-François Le Berre, Steven G. Ellis, Myriam Méthot, Brian O’Connor, Jean Bouchard

Notice bibliographique

RevueNordic Pulp & Paper Research Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced machining processes and optimization
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaArboraNano
Mots-clésSizingParticle (ecology)MicroscopyMaterials scienceLight scatteringOpticsNanotechnologyComposite materialScatteringChemistryPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The determination of particle length and aspect ratio of acicular cellulose nanocrystals (CNCs) becomes crucial when CNCs are used as a catalyst or as a reinforcement additive or when their size is used as a quality control parameter for production.We measured particle dimensions and particle size distribution of CNCs using several experimental techniques based on electron and optical microscopy as well as static and dynamic light scattering.Electron microscopy can easily reveal the real dimensions (i.e.length and cross-section) of nonsymmetrical particles like CNCs while the lightscattering derived techniques cannot.With the latter, it is however possible to approximate the real dimensions using the appropriate theory.The different aspects of light scattering techniques and types of data that can be obtained are presented and detailed.For each technique used, measurements done with CNCs are compared to those obtained with spherical standard latex particles.The accuracy of the final data was also related to the time necessary to obtain it.This "accuracy over time" ratio is of importance when specific applications such as on-line quality control are targeted.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations50
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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