Fibre attributes and mapping the cultivar influence of different industrial cellulosic crops (cotton, hemp, flax, and canola) on textile properties
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural lignocellulosic fibres (NLF) extracted from different industrial crops (like cotton, hemp, flax, and canola) have taken a growing share of the overall global use of natural fibres required for manufacturing consumer apparels and textile substrate. The attributes of these constituent NLF determine the end product (textiles) performance and function. Structural and microscopic studies have highlighted the key behaviors of these NLF and understanding these behaviors is essential to regulate their industrial production, engineering applications, and harness their benefits. Breakthrough scientific successes have demonstrated textile fibre properties and significantly different mechanical and structural behavioral patterns related to different cultivars of NLF, but a broader agenda is needed to study these behaviors. Influence of key fibre attributes of NLF and properties of different cultivars on the performance of textiles are defined in this review. A likelihood analysis using scattergram and Pearson’s correlation followed by a two-dimensional principal component analysis (PCA) to single-out key properties explain the variations and investigate the probabilities of any cluster of similar fibre profiles. Finally, a Weibull distribution determined probabilistic breaking tenacities of different fibres after statistical analysis of more than 60 ( N > 60) cultivars of cotton, canola, flax, and hemp fibres.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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score_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