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Enregistrement W3008788451 · doi:10.3390/polym12020469

Influence of the Chitosan and Rosemary Extract on Fungal Biodegradation of Some Plasticized PLA-Based Materials

2020· article· en· W3008788451 sur OpenAlexfundno aff
Elena Stoleru, Cornelia Vasile, Lăcrămioara Oprică

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and Innovation
Mots-clésBiodegradationChitosanFood sciencePlasticizerChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fungal degradation of the complex polymeric systems based on poly(lactic acid) (PLA) and natural bioactive compounds (chitosan and powdered rosemary alcoholic extract) was studied. Two fungal strains, Chaetomium globosum and Phanerochaete chrysosporium were tested. Both fungi characteristics and changes in morphology, structure and thermal properties were monitored. Biochemical parameters as superoxide dismutase, catalase, soluble protein and malondialdehyde have been determined at different time periods of fungal degradation. The fungi extracellular enzyme activities are slightly decreased in the case of composites containing bioactive compounds. The presence of natural compounds in the PLA-based polymeric system determines an acceleration of fungal degradation and probably the chemical hydrolysis, which further helps the attachment of fungi on the surface of polymeric samples. Significant decreases in average molecular mass of the polymeric samples were observed by fungi action; accompanied by structural changes, increase in crystallinity and decrease of thermal properties and the loss of the physical integrity and finally to degradation and integration of fungal degradation products into environmental medium. It was found that both fungi tested are efficient for PLA-based materials degradation, the most active from them being Chaetomium globosum fungus.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,384

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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