Notice bibliographique
Résumé
The wet web strength of handsheets containing PCC (precipitated calcium carbonate) fillers with different particle sizes was evaluated for various concentrations of PCC. Also the friction between wet sheets containing PCC was evaluated in the range 30-55% solids content. It was found that incorporating PCC in the sheet using cPAM (cationic polyacry-lamide) as a retention aid leads to the formation of large PCC aggregates, which have a negative impact on wet web strength. On the other hand, incorporating PCC in sheets using PEI (polyethylene imine) as a retention aid, leads to a decrease in PCC size and the wet web strength is found to be very close to that of sheets without PCC. It is suggested that PCC particles or small aggregates deposited on fibers can increase the friction between fibers, thus increasing the entanglement friction and the wet web strength, whereas large PCC aggregates, which due to their large size can easily detach from fibers, interfere with fiber entanglements during the consolidation of the sheet, resulting in lower strength. The increase in friction was confirmed by measurements of the friction force between two wet sheets. In the regime where capillary forces are absent, depositing PCC particles or aggregates on top of a wet sheet increases the friction between sheets. It was also found that the addition of microfibrils to the PCC-filled handsheets increases the wet web strength, likely because of mechanical entanglements caused by the microfibrils.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,362 | 0,230 |
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 ».