MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3114522477 · doi:10.26614/les-wood.2020.v69n02a06

Wood dyes from invasive alien plants

2020· article· en· W3114522477 sur OpenAlexaboutno aff
Monika Horvat, Jernej Iskra, Matjaž Pavlič, Jure Žigon, Maks Merela

Notice bibliographique

RevueLes/Wood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiological Activity of Diterpenoids and Biflavonoids
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUrban Innovative ActionsEuropean Regional Development FundJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RS
Mots-clésCoatingContact angleSilaneMaterials scienceSuperhydrophobic coatingChemistryBotanyComposite materialBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to produce different types of coatings based on natural dyes obtained from invasive alien plant species and residues after paper production. As a source of dye we used extracts of Rhus typhina, Japanese knotweed, Himalayan balsam and Canadian and giant goldenrod. The substrates for the application of the coating were the wood of the tree of heaven and the wood of the horse chestnut. The coatings were observed visually, and the hydrophobicity of the coated surfaces was determined by measuring the contact angles of water droplets. In addition to the transparent and brown coloured coatings, we also achieved intense red, yellow, green, and brown and purple colourings. With a combination of different components, the hydrophobic properties of the coated surfaces varied. By combining an extract of giant goldenrod flowers and 3-(triethoxysilyl)propyl isocyanate, we succeeded in producing a coating with pronounced hydrophobicity.
 A process for the production of coloured and transparent hydrophobic coatings was developed in this research. Through the presence of various silane-containing molecules and the application of the coating to wooden surfaces, we changed their appearance and improved their hydrophobicity.

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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,689

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLes/WoodMême sujetBiological Activity of Diterpenoids and BiflavonoidsTravaux en français237 207