MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891518553 · doi:10.1177/147776061603200301

Properties of Recycled PS/SBR Blends: Effect of SBR Pretreatment

2016· article· en· W2891518553 sur OpenAlexafffund
Justine Veilleux, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevueProgress in Rubber Plastics and Recycling Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésMaterials scienceExtrusionNatural rubberPolystyreneComposite materialStyrene-butadieneCompatibility (geochemistry)ThermogravimetryToluenePolymerStyreneChemical engineeringOrganic chemistryChemistryCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The properties of recycled styrene-butadiene rubber (SBR) blended with virgin polystyrene (PS) have been investigated over a wide range of concentrations (0–94% wt. SBR). The compounds were prepared by twin-screw extrusion followed by injection molding. A pre-treatment in solution (toluene) was also performed to improve the compatibility between the phases. Extraction tests and thermogravimetry were used to determine the amount of PS inserted in the SBR particles. Morphological analysis (SEM) coupled with physical (density and hardness) and mechanical (tension, flexion, torsion and impact) measurements were performed to assess the final behavior of the mixtures. The results show that the proposed treatment can improve the properties, especially at SBR concentrations greater than 50% wt.

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)0,000
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProgress in Rubber Plastics and Recycling TechnologyMême sujetPolymer Nanocomposites and PropertiesTravaux en français237 207