Notice bibliographique
Résumé
This study compares the strength properties of Jumchi-Hanjis dyed with 70% and 100% persimmon juice concentrations and undyed Jumchi-Hanjis. The Juumchi-Hanjis were made from Dakjis (mulberry papers), which were mixed with different ratios of fibers from paper mulberries originating in Korea and Thailand, including wood pulp from Canada. Research results showed that tensile, wet tensile, and bursting strengths of Jumchi-Hanjis dyed with 70% concentration were higher than those of undyed Jumchi-Hanjis. However, the tearing strengths of the dyed Jumchi-Hanjis were lower than those of undyed Jumchi-Hanjis. The wet tensile strengths of Jumchi-Hanjis dyed with 100% concentration were higher than those of dyed with 70% concentration. The increase and decrease of tensile, tearing, and bursting strengths depending on persimmon juice dyeing differed as per the mixing ratio of the raw materials of Jumchi-Hanjis. Dyeing with 100% persimmon juice concentration tends to be more useful than 70% to increase the tensile (MD) and wet tensile strengths of Jumchi-Hanjis containing only Korean mulberry fibers (90%) and wood pulp (10%) as raw materials. Dyeing with 100% concentration tends to be less useful than 70% to increase the tensile, tearing and bursting strengths of Jumchi-Hanjis with high proportions (90% or 60%) of mulberry fibers from Thailand.
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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 ».