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Enregistrement W2883598453 · doi:10.6000/1929-5995.2018.07.02.2

Some Significant Trends in Textile Bleaching

2018· article· en· W2883598453 sur OpenAlexvenueno aff
N. Gokarneshan

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDyeing and Modifying Textile Fibers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSodium perborateBleachPulp and paper industrySodium hypochloriteHydrogen peroxideChlorineMaterials scienceDyeingTextileUltimate tensile strengthChemistryComposite materialMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article highlights some recent trends in the bleaching of textile materials. An attempt has been made to compare the effect of electrochemical bleaching with conventional bleaching of cotton. Electric current is used in the preparation of a bleaching agent to replace bleaching powder. The sodium hypochlorite generated from electrolyte cell is sufficient to produce powerful bleaching agent with available chlorine. Electrochemical bleaching with sodium hypochlorite offers numerous advantages like prevention of effluent problem, economy, reliability, cleanliness, and convenience in working. Attempts have been made to use sodium perborate as a bleaching agent with potassium persulphate as an activator at lower temperature in combined pre treatment of cotton fabric. Experimental trials have been designed by using taguchi technique. This bleaching technique promises to be eco-friendly process. In yet another interesting work, effort has been taken to bleach the scoured cotton fabric with sodium perborate as bleaching agent and tetreacetyl ethylenediamine as bleaching activator. The concentrations of these chemicals, temperature and time of the treatment have been varied. The utilization of hydrogen peroxide is much higher as compared with that of conventional bleaching process. Other advantages include less requirement of water and energy, thereby satisfying needs of eco-friendly process, lesser loss in weight, tearing strength, and tensile strength, in comparison with conventional bleaching process without compromising whiteness index.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,329 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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