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Enregistrement W2990185662 · doi:10.15376/biores.15.1.347-359

Comparison of two bar edge lengths of refining plates on the properties of American old corrugated container pulp during low consistency refining

2019· article· en· W2990185662 sur OpenAlexaff
Hui Cai, Zhaoyang Yuan, Guolin Tong, Xin Zhang, Hui Zhang

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMajor Science and Technology Program for Water Pollution Control and TreatmentPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions
Mots-clésPulp (tooth)Ultimate tensile strengthMaterials scienceRefining (metallurgy)Composite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Commercial American old corrugated container pulp (AOCC) boards were used as the starting material for repulping and low consistency (LC) refining to investigate the effects of LC refining plate geometry on the fibre and strength properties of the generated pulp. Specific refining energy that ranged from 0 to 120 kWh/air-dried ton (ADT) of pulp was explored for the two bar edge lengths (BEL) of refining plate patterns, wide 0.99 km/rev BEL and interim 2.01 km/rev BEL. The results showed that fibre length, curl index, kink index, and pulp freeness decreased while fines content increased with increasing refining energy input for both of the two refining plates during LC refining. LC refining with 2.01 BEL plate at low intensity of 0.24 J/m showed less fibre length reduction and more tensile strength development than that obtained with 0.99 BEL plate at high intensity of 0.48 J/m when compared at the same specific energy. Moreover, to achieve the desired tensile strength of the AOCC pulp, lower energy was needed for the interim 2.01 BEL plate than the wide 0.99 BEL plate. Thus, the interim 2.01 km/rev BEL refining plate provided potential for saving refining energy to reach a desired tensile strength of AOCC pulp.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,260 · 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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