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Enregistrement W2379737832

Comparison of Wet Strength Performance of Different Kinds of Wet Strength Agents on Kenaf Mulch

2005· article· en· W2379737832 sur OpenAlexaff
Wu Xing

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensCAE (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWet strengthMulchKenafPulp (tooth)Air permeability specific surfacePulp and paper industryMaterials scienceEnvironmental scienceComposite materialAgronomyFiberEngineeringKraft paper
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land coverage with plastic film has brought great economic benefits to agriculture. But it also has caused serious soil pollution. The use of biodegradable mulch film made of cellulous fibers is an important way to resolve this problem. Mulch is used in the open air of such weather as windy, rainy, fine and cloudy.So higher dry and wet strength is required. In this paper, performance of sheet with adding polyamide polyamine epichlorohydrin(PAE)、 melamine formaldehyde (MF) and chitosan in kenaf pulp were studied, which given degree 53° SR, Carboxyl methyl cellulose(CMC) amount 0.1% ,soluable polyethylene (PVA) amount 1% . Breaking length, wet dry strength ratio, tear index and burst index of kenaf mulch were measured and optimum wet strength agent in varied properties was selected. The aim is to make mulch have properties of heat preservation, humidity preservation, growth prompting, biodegradation and maximum wet strength and improve impact resistance of mulch to rainwater so as to assure growth of plant and replace plastic film.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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