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Enregistrement W4247622457 · doi:10.35940/ijrte.c5389.118419

Preliminary Assessment on the Effect of Bentonite and Ibeshe Clay on Bleaching of Rubber (Hevea Brasiliensis) Seed Oil

2019· article· en· W4247622457 sur OpenAlexfundno aff
O.R. Obanla, Joseph Denis Udonne, Olayinka O. Ajani, Augustine O. Ayeni, Farouk U. Mohammed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiquePomegranate: compositions and health benefits
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCovenant UniversityEuropean CommissionInternational Development Research Centre
Mots-clésBentoniteHevea brasiliensisNatural rubberHydrochloric acidHeveaYield (engineering)Pulp and paper industryChemistryNuclear chemistryMaterials scienceChemical engineeringComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rubber seed though not common known is very rich in its oil yield and over time its importance is becoming more prominent. Bleaching in the natural sense is relative to the removal of impurities from the oil or material. In this research work, Rubber seed oil was bleached using bentonite clay and Ibeshe clay at 0.5M, 1M and 2M concentrations of Hydrochloric acid. Physiochemical properties as well as spectroscopic analysis such as FT-IR and XRD analysis were carried out and aided in obtaining the bleaching efficiency of both clays. The FT-IR results displayed a visible change in the oil after it was bleached with Ibeshe clay but still retained most its functional group when bleached with bentonite clay. At 2M concentration of the acid, the oil bleached with bentonite showed 53% while with Ibeshe clay it remained at 16%. This summarizes that Ibeshe clay has little to no effect on bleaching performance.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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