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Enregistrement W2811440329 · doi:10.1515/psr-2017-0194

Applications of bark for bio-based adhesives and foams

2018· article· en· W2811440329 sur OpenAlexafffund
Pei‐Yu Kuo, Ning Yan, Nicole Tratnik, Jing Luo

Notice bibliographique

RevuePhysical Sciences Reviews · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Sussex
Mots-clésRaw materialBark (sound)Renewable energyRenewable resourceFossil fuelSustainabilityPulp and paper industryEnvironmental scienceBiomass (ecology)Chemical productsBiochemical engineeringWaste managementChemistryEngineeringForestryOrganic chemistryAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the increased concern for climate change and depletion of fossil fuel resources, there is a growing trend to research and develop technologies that can use renewable biomass as the raw material for synthesizing chemical products. Bark, a largely available forestry biomass residue with attractive chemical compositions, is considered as a promising feedstock. This article summarizes our recent research and development work in deriving bark-derived adhesives and foams and various bark conversion technologies explored. Advantages and disadvantages associated with the conversion technologies and bark-based chemical products are discussed. Some future studies that can further promote commercial applications of these novel bio-based products are presented. These novel bark-derived products have potential to generate higher value return using the low-valued forestry residue materials while increasing the renewable content in the final chemical products for a higher sustainability.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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