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Enregistrement W4281990427 · doi:10.1002/app.52704

Production of high quality green textile filaments from carboxymethylated cellulose covalently cross‐linked by reactive green 19 dye

2022· article· en· W4281990427 sur OpenAlexaff
Md. Shahidul Islam, Md Nur Alam, Theo G. M. van de Ven

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDyeing and Modifying Textile Fibers
Établissements canadiensMcGill UniversityPolytechnique MontréalLakehead UniversityCanadian Sleep & Circadian Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyeingTextileCovalent bondCelluloseReactive dyeProtein filamentMaterials scienceChemical engineeringPolymer chemistryTextile industryComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Huge quantities of wastewaters are produced during dyeing of textile, which is why wastewater treatment plants are required in textile industries in which, in most cases, non‐dyed filaments are produced first and dyeing of these filaments is performed at a later stage. Here, carboxymethylated cellulose (CMC) with the COOH group content of 1.3 mmol/g CMC was covalently crosslinked through reactive green 19 dye in the dope solution (0.09 wt% dye with reference to CMC) from which green textile filaments were spun. The incorporation of dye in the dope solution has the advantage of obtaining dyed filaments without using an additional step for dying of the fabricated textile filaments and, moreover, it can be done in such a way that clean, no dye containing wastewater is produced. The filaments also demonstrated an increase in mechanical strength (tenacity ~ 0.96 cN/dtex) and a decrease in water absorbency (water absorbency ~ 0.63 g water/g filament) due to chemical crosslinking of cellulose chains through the dye. Owing to covalent bond formation between the CMC and the dye, excellent color fastness properties were obtained for the fabricated filaments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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