MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2429168450 · doi:10.1002/pen.24363

Effects of Recycling on the Mechanical Behavior of Polypropylene at Room Temperature Through Statistical Analysis Method

2016· article· en· W2429168450 sur OpenAlexafffund
Fatemeh Khademi, Yongsheng Ma, Cagri Ayranci, Keith Choi, Kajsa Duke

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésPolypropyleneMaterials scienceComposite materialAnnealing (glass)ToughnessModulusYoung's modulusFiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports the effects of recycled material percentage, annealing conditions, and glass fiber percentage on the mechanical behavior of injection molded polypropylene samples. Specimens were prepared with different percentages of recycled material ranging from 0 to 100%. Two groups of samples, i.e., non‐annealed and annealed at 150°C, were tested to investigate annealing effects. The effects of adding fiber (0–7.5%) to specimens was also investigated. It was found that increasing the amount of recycled material improves the material properties in a non‐linear trend. Annealing had a significant positive effect on both non‐fiber‐added and fiber‐added samples: it improved the yield stress of non‐reinforced polypropylene samples by more than 10% and their Young's modulus by about 50%. Fiber‐added materials showed more variability, and adding fiber also improved the Young's modulus and the yield stress of the samples by about 50%. The results indicate that the three factors investigated improved toughness of the injected polypropylene samples; however the effects are not significant. The study findings reveal that using recycled polypropylene has no significant effect on the material properties of polypropylene. POLYM. ENG. SCI., 56:1283–1290, 2016 © 2016 Society of Plastics Engineers

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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,186

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolymer Engineering and ScienceMême sujetMicroplastics and Plastic PollutionTravaux en français237 207