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Enregistrement W4283316700 · doi:10.3390/jcs6070183

A Review of Rubber Biocomposites Reinforced with Lignocellulosic Fillers

2022· review· en· W4283316700 sur OpenAlexafffund
Hossein Kazemi, Frej Mighri, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceNatural rubberFiller (materials)Composite materialCuring (chemistry)NanocelluloseMicrocrystalline celluloseCelluloseBiocompositeNatural fiberSynthetic rubberCarbon blackPolymer scienceFiberComposite numberChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lignocellulosic fillers have attracted considerable attention over the years as a promising alternative to conventional petroleum-based fillers (carbon black) in rubber composites due to their renewability, biodegradability, availability, high mechanical properties, low density and low cost. Based on the literature available, a comprehensive review is presented here of rubber biocomposites reinforced with plant-based fillers. The study is divided into different sections depending on the matrix (natural or synthetic rubber) and the type of lignocellulosic fillers (natural fiber, microcrystalline cellulose, lignin and nanocellulose). This review focuses on the curing characteristics, mechanical properties and dynamic mechanical properties of the resulting rubber biocomposites. In addition, the effect of hybrid filler systems, lignocellulosic filler surface modification and modification of the rubber matrix on the properties of these rubber biocomposites are presented and compared. A conclusion is finally presented with some openings for future works.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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