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Enregistrement W3113012972 · doi:10.1039/d0ra07485c

Morphology and performance relationship studies on biodegradable ternary blends of poly(3-hydroxybutyrate-<i>co</i>-3-hydroxyvalerate), polylactic acid, and polypropylene carbonate

2020· article· en· W3113012972 sur OpenAlexafffund
Mary M. Hedrick, Feng Wu, Amar K. Mohanty, Manjusri Misra

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of GuelphDiscovery Centre
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Mots-clésPolylactic acidMaterials scienceBiodegradable polymerElongationPolypropyleneUltimate tensile strengthTernary operationToughnessPolymerPolymer blendComposite materialWettingChemical engineeringCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

optimizing the composition ratio and morphological structure is, to the best of the authors' knowledge, reported here for the first time. The optimal blend formulation is comprised of 20% PLA, 40% PHBV, and 40% PPC, which possesses a tensile strength measuring 44 MPa and an elongation at break measuring at 215%. Thermal performance analysis revealed an HDT value of 72 °C. The Harkins equation predicts that the three immiscible polymers formed a complete wetting morphology, which was confirmed by scanning electrical microscopy. As the PPC content of the ternary blends is increased, the material undergoes morphological transition from droplet to co-continuous structure, resulting in significant improvement of elongation at break (approximately 40 times higher than that of the PLA-PHBV binary blend). Excellent stiffness and over 200% elongation at break make these sustainable ternary blends feasible for use in packaging as substitutes for certain non-biodegradable petroleum-based single use plastics.

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 enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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