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Enregistrement W2889840775 · doi:10.1177/096739111202000503

Mechanical Properties of Recycled Polypropylene/SBR Rubber Crumbs Blends Reinforced by Birch Wood Flour

2012· article· en· W2889840775 sur OpenAlexafffund
Adel Ramezani Kakroodi, Simon Leduc, Rubén González‐Núñez, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevuePolymers and Polymer Composites · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésMaterials scienceComposite materialUltimate tensile strengthNatural rubberWood flourPolypropyleneExtrusionYoung's modulusTear resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, recycled polypropylene (PP) and regenerated styrene butadiene rubber (SBR) from used tyres rubber crumbs were combined to produce polymeric blends. The compounds were prepared via twin-screw extrusion to measure their mechanical behaviour for different SBR compositions (0 to 40%). Also, the addition of birch flour (0 to 40%) and coupling agent (0 to 5 phr) content were studied. The results showed that tensile strength and modulus of the blends were substantially improved after incorporation of wood flour. The torsion modulus also increased with birch content. However, the tensile strain at break of PP/birch wood composites decreased with both wood and coupling agent contents, showing a decrease in ductility of the composites. Adding the elastomer phase did not improve the properties. The results showed that adding a coupling agent was found to be effective in improving the wood flour-PP interface, while less improvement was observed for the rubber-PP surface adhesion. The tensile strength of PP/birch composites improved by more than 60%, while the torsion and tensile moduli of the composites improved by only 10% in some cases.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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