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Enregistrement W2783916336 · doi:10.1021/acs.iecr.7b04139

Effects of Compressed CO<sub>2</sub> and Cotton Fibers on the Crystallization and Foaming Behaviors of Polylactide

2018· article· en· W2783916336 sur OpenAlexaff
Xiaoli Zhang, WeiDan Ding, Na Zhao, Jingbo Chen, Chul B. Park

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Henan ProvinceZhengzhou UniversityDivision of Materials ResearchChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCrystallinityMaterials scienceCrystallizationComposite materialSaturation (graph theory)Cell sizeFiberMorphology (biology)Composite numberChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The foaming behavior and thermal properties of neat polylactide (PLA) and PLA/cotton-fiber composite foams were investigated in this study. CO 2 saturation pressure, temperature, and fibers content significantly affected PLA’s crystallinity and foaming behaviors. At the same saturation temperature (140 °C), a low CO 2 pressure generated nonuniform foam and a large unfoamed area due to too high crystallinity with a close-packed structure. At an intermediate pressure, a fine-cell structure was developed due to the presence of numerous less closely packed crystals served as cell nucleating agents. A high CO 2 pressure also led to a uniform cell structure but with larger cell sizes due to cell deterioration. Similar to the effect of saturation pressure, an intermediate temperature generated the uniform fine-cell structures. The PLA’s cell morphology was improved by the addition of cotton fibers at a low content because of the increased local stresses through the fibers and transcrystals surrounding the fibers.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations35
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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