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Enregistrement W2434406797 · doi:10.1002/pc.24097

Modification of bamboo fibers/bio‐based epoxy interface by nano‐reinforced coatings

2016· article· en· W2434406797 sur OpenAlexaff
Florent Gauvin, Clément Richard, Mathieu Robert

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensCégep de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEpoxyComposite materialFlexural strengthCoatingUltimate tensile strengthFiberContact angleFlexural modulusScanning electron microscopeNanoparticleNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the improvement of the interface between bamboo fibers (BF) and a bio‐based epoxy polymer by coating the surface of BF with nanoparticles. Unidirectional BF bundles were dip‐coated with three different types of coating: bio‐based epoxy, bio‐based epoxy containing silanized silica fume, and bio‐based epoxy containing starch nanoparticles. Scanning electron microscopy and dynamic contact angle tensiometry were performed to characterize the fiber surface. Tensile tests were conducted to study the benefit of the coating on the fiber properties. Bio‐based epoxy/BF composites were molded and both tensile and flexural tests were conducted to study the fiber/matrix interface. Experimental results show that coated BF bundles are more hydrophobic and up to 30% stiffer and resistant than untreated fibers. The nano‐reinforced interface enhances the flexural stress and modulus up to 25% and 20%, respectively, depicting a better fiber/matrix interface. POLYM. COMPOS., 39:1534–1542, 2018. © 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,913

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,248
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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