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Enregistrement W2601828925 · doi:10.5539/jmsr.v6n2p69

Comparision of Different Raw Densities and Board Thicknesses in the Production of Enzymatically Bonded Fiberboards

2017· article· en· W2601828925 sur OpenAlexvenueno aff
Alexander H. Kirsch, Patrick Reuter, Alireza Kharazipour, Markus Euring

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMaterials scienceAdhesiveRaw materialFiberboardComposite materialPetrochemicalPulp and paper industryForensic engineeringWaste managementOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reducing CO2 emissions for the long term is an important issue in countering climate change. For this reason, the use of renewable construction materials inter alia wood-based materials is becoming increasingly important. Wood based materials often depend on petrochemical-based binding agents, most of which contain and emit formaldehyde. This causes environmental and health-related difficulties that could be rectified by avoiding the utilization of these adhesives. For this purpose, enzymatically bonded medium-density fiberboards (MDF) with a targeted raw density of 650 kg/m³ and 750 kg/m³ and high-density fiberboards (HDF) with a density of 900 kg/m³ were produced in different thicknesses. Laccase-Mediator-System (LMS) was applied to manufacture the boards and to compare them to those glued with UF and inactivated laccase, respectively. These panels were tested in terms of their physical technical properties, such as internal bond strength (IB), modulus of rupture (MOR) and thickness swelling (TS) after 24 h immersion. The aim was to show the correlation between density and these properties for fiberboards bonded this way. Most panels meet the requirements of the European standard when LMS and UF-resin were used. The possibility to produce fiberboards bonded with alternative bonding agents opens up the way to alternative, innovative, healthy and environmental-friendly wood based products.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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