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Enregistrement W2940731016 · doi:10.15376/biores.14.2.4157-4170

Preliminary study of laminated glass with nanocellulose and poly(vinyl butyral) for safety glazing

2019· article· en· W2940731016 sur OpenAlexaff
Chloé Maury, Frank Crispino, Éric Loranger

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocelluloseGlazingMaterials scienceLaminated glassComposite materialPolyvinyl butyralCelluloseEngineeringLayer (electronics)Chemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increase in fatal road accidents, natural disasters, and even terrorist attacks around the world have contributed to the improvement of public security. Windows can be particularly hazardous because of cutting fragments expelled during breakage or an explosion, which may induce injury. It is becoming essential to develop a resistant daily security glazing for houses to prevent damage in earthquakes and tornado areas, for utility cars, etc. Nanocellulose was used, which has a low ecological footprint, to improve safety glazing properties and was based on poly (vinyl butyral) (PVB). Following the processing of many different recipes for layers based on both PVB and nanocellulose polymers, intercalary films were assembled with glass using hot pressing. The results of the three-point bending experiments were promising. Breaking loads were approximately 8000 N for the two nanocellulose samples, which were close to the results of the sample with PVB only. Furthermore, the obtained composites possessed a transparency near that of PVB only. Finally, nanocellulose overtop PVB had a surface mass as low as one eighth of that of the PVB.

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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,575

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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