MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3039731115 · doi:10.35812/cellulosechemtechnol.2020.54.53

DIGITAL PRINTABILITY OF PAPERS MADE FROM INVASIVE PLANTS AND AGRO-INDUSTRIAL RESIDUES

2020· article· en· W3039731115 sur OpenAlexaboutno aff
Igor Karlovits, Urška Kavčič, Gregor Lavrič, Andrej Šinkovec, Vladimir Zorić

Notice bibliographique

RevueCellulose Chemistry and Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Industry and Aquatic Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUrban Innovative ActionsEuropean Regional Development FundEuropean Commission
Mots-clésChemistryPulp and paper industryPolymer scienceBotanyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of an alternative fibre source for papermaking encourages more circular material streams with a focus on local harvesting and a lesser demand for large-scale pulping. The changes in the printing industry with the advent of digital printing technologies, such as electrophotography and ink-jet, demand that the paper should have appropriate printability. Digital printability depends on the printing machine, toner and paper. In this study, we tested six different papers made from invasive plants, namely, Japanese knotweed, black locust, Canadian goldenrod, and agro-industrial residues, such as miscanthus, tomato stems and waste jute bags. The papers were printed by electrophotography printing, and optical print quality parameters, such as optical density, printing unevenness and print gloss, as well as surface roughness and surface resistivity, were measured. The results indicate that average surface roughness and grammage have a high linear correlation with print gloss, and a moderate one with print density. The mottling values of prints have inconsistencies with the surface roughness values because of the specific fiber orientation based structure.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,403

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,159 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCellulose Chemistry and TechnologyMême sujetFood Industry and Aquatic BiologyTravaux en français237 207