Developing Environmentally Friendly Products from Rice Stumps for Community Economy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research is a study and development of environmentally friendly products from rice stumps for community economy. The study was done by testing the coatings for heavy metals and volatile organic compounds to match with material choices with low environmental impacts. The author therefore chose 9 types of popular coatings which the community can easily obtain from the market. Testing was done in two parts: the first part was to find 7 heavy metals by using Thailand’s green label standard and standard criteria set by the European Union while the second part was to test for volatile organic compounds (VOCs) and evaluate the environmental impacts in order to list materials and energy used by the products for their entire lifetime. Lastly, a survey was conducted using environmentally friendly products from rice stumps as models in order to investigate the perceptions in relation to manufacturing factors consistent with the manufacturers, the designers, as well as the perceptions of consumers. The study has found that rice stump coatings that passed the standard criteria are white shellac, gloss lacquer, wood preservatives, varnish and polyurethane respectively. It was found that manufacturers and designers had differing opinions in using low-impact materials and avoiding harmful materials while manufacturers, designers and consumers had statistically significant differing opinions in terms of the appropriate sizes and colors of products. In terms of product aesthetics, convenience of use, promotion of environmental friendliness, indication of natural manufacturing process and ease of elimination after the end of product lifetime, there were no differing opinions which were at a good level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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