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Enregistrement W2340942477 · doi:10.1021/acssuschemeng.6b00255

Sustainable Composites from Biodegradable Polyester Modified with Camelina Meal: Synergistic Effects of Multicomponents on Ductility Enhancement

2016· article· en· W2340942477 sur OpenAlexafffund
Zhaoshu Chen, Ning Lin, Shanjun Gao, Changhua Liu, Jin Huang, Peter R. Chang

Notice bibliographique

RevueACS Sustainable Chemistry & Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceComposite materialPlasticizerComposite numberPolyesterCompression moldingFiller (materials)ElongationCamelinaDuctility (Earth science)BiopolymerBiodegradable polymerPolymerUltimate tensile strengthChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodegradable composites were prepared via a melt compression molding process with dehulled camelina meal (DeCM) as the biomass-based filler and poly(3-hydroxybutyrate- co -4-hydroxybutyrate) (P(3,4)HB) or poly(butylene succinate) (PBS) as the aliphatic polyester matrix. The incorporation of 25 parts DeCM into the composite promoted an impressive increase of 461% in the elongation at break of the P(3,4)HB-based composites. Concurrently, the elongation at break of PBS-based composites containing 20 parts of DeCM increased by 71% over the neat materials. Extraction of components from the DeCM (oil and protein) showed that oil had a critical plasticization effect that enhanced the ductility of the composites. Compared with neat materials, the presence of DeCM filler had no significant effect on the thermal properties of the composites and preserved the original crystalline structure of the polyester component in the composites. Renewable, economical, and biodegradable DeCM is a promising functional biomass-based filler for polyester-based composites, and it is worth noting that the synergistic effects of multicomponents in DeCM played a key role in ductility enhancement.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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