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Enregistrement W3213013271 · doi:10.15376/biores.17.1.243-254

Comparative effect of selected anti-mildew agents on bamboo bundles

2021· article· en· W3213013271 sur OpenAlexaff
Zhenzeng Wu, John Tosin Aladejana, Daobang Huang, Gong Xinhuai, Shuqiong Liu, Xiaodong Wang, Yongqun Xie

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesWuyi University
Mots-clésBoric acidMildewBambooPhosphoric acidPhosphateSodium silicateMaterials scienceNuclear chemistryBoronChemistryMetallurgyComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nutrient-rich raw bamboo materials can be infected by mildew when exposed to water or high humid environments. This not only affects the appearance of bamboo products, but it also contributes to respiratory diseases. Herein, four anti-mildew agents, i.e., boric acid, copper sulphate, alumina phosphate sol, and alumina silicate sol, were used to evaluate their anti-mildew performances. The results showed that the adequate anti-mold concentrations of boron and copper were 2% and 0.7%, respectively. The optimum mass ratio of aluminum phosphate sol and silicone aluminum sol were 1 to 1 (2% phosphoric acid addition) and 10 to 1 (aluminum salt addition was 1.5%). There were significant differences in the prevention and treatment effects of different mold inhibitors on mold and discoloration bacteria. The efficacies order of the anti-mildew property was as follows: copper sulphate > alumina silicate sol > boric acid > alumina phosphate sol. In addition, the order for stain fungi resistance was: boric acid > alumina phosphate sol > alumina silicate sol > copper sulphate. The selected anti-mildew agents showed promising application requirements as an active ingredient in bamboo preservative systems.

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 enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,353

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 GPT0,249
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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