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Enregistrement W3089076657 · doi:10.7451/cbe.2019.61.1.1

Tackiness of a novel biodegradable binder for erosion control mulch

2020· article· en· W3089076657 sur OpenAlexvenueno aff
Clifford Dueck, Stefan Cenkowski

Notice bibliographique

RevueCanadian Biosystems Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Surface Properties and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulchErosionControl (management)BusinessComputer scienceAgronomyGeologyBiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kraft lignin, acidic (LA) and alkaline (LB) types, byproducts of pulp manufacturing were mixed with crude glycerol, a by-product of biodiesel production, and humic acid to produce a mulch tackifier for soil erosion control. Lignin was dried at 70°C for 24 h before use. The study was a full factorial with lignin levels of 20, 50, and 80% and humic acid levels of 1, 2, and 5% (w/w). The remaining portion consisted of crude glycerol. The samples were homogenized using water to facilitate the homogenization process. After homogenization, the samples were left to settle for 36 h and then separated into solid and liquid portions. Both portions were dried at 70°C for 24 h and tested for tack after wetting with water. Dried lignin, as a standalone ingredient, was also tested for tack. The values for the strength of tack were compared to those obtained from a commercial tackifier. Acidic lignin could be used with lignin content ≥50%. Acidic lignin was comparable to the commercial tackifier, whereas alkaline lignin was found to have significantly more tack but was found to be unsuitable for soil erosion use.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,973

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,137 · 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

Citations0
Publié2020
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