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Enregistrement W2955940047 · doi:10.3762/bjoc.15.119

Mechanochemical amorphization of chitin: impact of apparatus material on performance and contamination

2019· article· en· W2955940047 sur OpenAlexafffund
Thomas Di Nardo, Audrey Moores

Notice bibliographique

RevueBeilstein Journal of Organic Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre in Green Chemistry and Catalysis
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCentre in Green Chemistry and CatalysisNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésCrystallinityBall millChitinBrassTungsten carbideContaminationMetallurgyChemistryMechanochemistryVickers hardness testDispersityComposite materialCopperMaterials sciencePolymer chemistryChitosanMicrostructureOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein, we present a study of the impact of the jar and ball medium on the performance in the mechanochemical amorphization of chitin. We measured the crystallinity index of chitin after milling it in a vibration mill in an apparatus made of copper, aluminum, brass, tungsten carbide, zirconia, stainless steel, polytetrafluoroethylene (PTFE), or poly(methyl methacrylate) (PMMA). These materials offer a range of Vickers hardness values and the impact of these parameters is discussed. The role of the size and mass of the balls is also studied in the case of stainless steel. This study also highlights one of the major challenges during milling, which is contamination of the studied samples.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations41
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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