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Enregistrement W2327479957 · doi:10.1515/hf-2011-0196

Development of soy-based adhesives for the manufacture of wood composite products

2012· article· en· W2327479957 sur OpenAlexafffundabout
Guangbo He, Martin Feng, Chunping Dai

Notice bibliographique

RevueHolzforschung · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensFPInnovations
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceNatural Resources CanadaFPInnovations
Mots-clésSoy proteinAdhesiveSoy flourHydrolysisComposite numberSoftwoodMaterials scienceEngineered woodSoy beanComposite materialPulp and paper industryChemistryPolymer scienceOrganic chemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Soy-based resins have recently attracted great attention as adhesives in the wood composite industry. This article is focusing on hydrolysis and modification of soy protein concentrates to formulate soy-based resins for wood composites. The soy-based resins have been evaluated in terms of bondability on wood substrates and bonding performance in plywood products. The performance of plywood was found to meet the relevant CSA standard (Canadian Standard Association) requirements under both of dry and wet conditions, if the soy-based resins were obtained from low hydrolyzed soy flour. Hydrolysis is an effective and efficient tool for reducing the viscosity of soy resins. However, hydrolysis also reduces the bond strength of soy-based resins as hydrolysis cleaves the macromolecules of soy proteins into smaller molecules. Modified soy-based resins have a certain potential for production of interior- and exterior-used plywood.

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)0,000
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations25
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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