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Enregistrement W2597808025 · doi:10.24264/icams-2016.iii.1

Ink Dyes for Washable Leathers

2016· article· en· W2597808025 sur OpenAlexaboutno aff
Arife Candaş Adıgüzel Zengin, Nima Pourrasoul Sardroudi, Eylem Kılıç, Behzat Oral Bitlisli

Notice bibliographique

RevueICAMS · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDyeing and Modifying Textile Fibers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyeingRubbingTextileInkwellMaterials sciencePulp and paper industryComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inks, contain pigments or dyes in liquid or paste form, are used to color an image, text, or design.Although some patents describing the ink jet printing methods for textile and leather were found, no report was found addressing the application of ink dyes in leather dying process and determination of washing and other fastness properties.In this study, the potential application of ink dyes in leather industry was investigated as an alternative to conventional dyes for the production of washable leathers in dying process.For this purpose, leather-dyeing recipes were developed by using two different ink dyes and applied at dying process of metis type crust leathers in order to produce washable leathers.The quality performance of dyed leathers were investigated in terms of color measurements, to-and-fro rubbing fastness, crockmeter rubbing fastness, and light fastness characteristics before and after washing leathers in a washing machine under specified conditions according to ISO 15702 standard.The color measurements prior and subsequent to washing process were determined with Minolta CM-3600A spectrophotometer.Toand-fro rubbing, crockmeter and light fastness properties were examined in accordance with ISO 11640, ASTM D5053 and ISO 105-B02 standards respectively.The results of the study showed that ink dyes could be used as a newly adapted dye group and applied successfully in leather dyeing process for the production of washable leather goods.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations0
Publié2016
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