MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3002629246 · doi:10.1016/j.jobab.2020.03.001

Superhydrophobic modification of cellulose and cotton textiles: Methodologies and applications

2020· article· en· W3002629246 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresources and Bioproducts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCelluloseMaterials scienceCellulose fiberPolymer scienceFiberNanotechnologyComposite materialEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superhydrophobic cellulose-based products have immense potential in many industries where plastics and other polymers with hydrophobic properties are used. Superhydrophobic cellulose-based plastic is inherently biodegradable, renewable and non-toxic. Finding a suitable replacement of plastics is highly desired since plastics has become an environmental concern. Despite its inherent hydrophilicity, cellulose has unparalleled advantages as a substrate for the production of superhydrophobic materials which has been widely used in self-cleaning, self-healing, oil and water separation, electromagnetic interference shielding, etc. This review includes a comprehensive survey of the progress achieved so far in the production of super-hydrophobic materials based on cellulose and fiber networks. The methodologies and applications of superhydrophobic-modified cellulose and fiber networks are emphasized. Overall, presented herein is targeting on summarizing some of the aspects that are critical to advance this evolving field of science which may provide new ideas for the developing and exploring of superhydrophobic and green-based materials.

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.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,217 · 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