Study of the Swelling of a Composite Based on Argan Nut, Urea-Formaldehyde and Water as a Non-Polluting Solvent
Notice bibliographique
Résumé
In the center and southwest of Morocco, there is an endemic tree «Argania Spinosa» known as the ironwood. The miraculous product of this millenary tree is argan oil. Known for its therapeutic and cosmetic properties. Only 20% of the fruit of the argan tree is intended for the manufacture of argan oil while the shell, which represents 80%, remains an unexploited resource. This hull, which is sold by farmers at low prices, is used as fuel for baths and Moorish bakeries. In order to value the shells; first, we sort, grind and sieve them. Second, we bind the particles into adhesive. Three biomaterials are based on three particle sizes of shell grains. The designed particles are bound with an adhesive powder that is produced from a pre-catalyzed urea-formaldehyde resin. Moreover, the water used is a non-polluting solvent. The biomaterials and two samples of Red and Beech Wood were immersed in water for 15 days, with mass measurements that were done on a daily basis. It was concluded that the swelling coefficient of the large distribution of biomaterial is smaller than the small distribution of biomaterial. However, Red and Beech Wood have the highest coefficient.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».