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Enregistrement W2515642483 · doi:10.1002/app.44348

Surface modification of microcrystalline cellulose (<scp>MCC</scp>) and its application in <scp>LDPE</scp>‐based composites

2016· article· en· W2515642483 sur OpenAlexaff
Ariane Chartrand, Jean‐Michel Lavoie, Michel A. Huneault

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCitrus Research Board
Mots-clésMaterials scienceLow-density polyethyleneMicrocrystalline celluloseContact angleComposite materialPolyvinyl chlorideSurface modificationUltimate tensile strengthPolymerScanning electron microscopePolyethyleneCelluloseChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Microcrystalline cellulose (MCC) was modified by grafting onto its surface ferulic acid, methacryloyl chloride and oleoyl chloride. The efficacy of the chemical modification was confirmed by X‐ray photoelectron spectroscopy. In addition, the size distribution of the cellulosic particles was investigated by optical microscopy and laser granulometry and its hydrophobicity was evaluated using a contact angle method. Finally, to investigate the affinity of modified MCC with a nonpolar polymer and to assess its potential as a biobased reinforcing filler, the modified MCC was compounded into low‐density polyethylene. An organic peroxide, dicumyl peroxide, was added at selected formulations to see if it could further enhance mechanical bonding between the polymer and the particulates. The dispersion was assessed by scanning electron microscopy. Mechanical properties were investigated through tensile testing while the melt rheology of the composites was monitored by small angle oscillatory shear rheology. The acylation modification of the MCC improved the dispersion within LDPE and enhanced the mechanical properties of the composites. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2016 , 133 , 44348.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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