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Enregistrement W4286255742 · doi:10.1016/j.heliyon.2022.e09856

Characterization and optimization of the properties of untreated high land bamboo fibres

2022· article· en· W4286255742 sur OpenAlexaff
Dawit Tessema Ebissa, Tamrat Tesfaye, Dellele Worku, David Wood

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermogravimetric analysisComposite materialMaterials scienceBambooFourier transform infrared spectroscopyModulusCharacterization (materials science)OpticsChemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this experimental study, untreated Ethiopian high land bamboo fibres were characterized and detected the optimal properties. In the investigation, SEM was applied to examine the surface texture of the fibres. The chemical bonds of the molecules (functional groups) were identified by Fourier transform infrared spectra (FTIR). The thermal properties of the fibre were explored with a thermogravimetric analyser, and the results were confirmed by differential thermo-gravimetric analysis (DTG). Mechanical properties were improved using the experimental design principle. The design is based on the RSM methodology three-factor three-level to present mathematical models. At various plant ages, the culm wall thickness in the radial direction and soaking duration of the single fibre is extracted using a roller crusher machine. The operating parameters and optimal mechanical properties were validated using confirmation tests. Breaking force 796.5cN, tenacity 46.8cNtex-1, work done 456cNmm, and modulus 1814cNtex-1 were the optimal mechanical characteristics achieved at the operating parameters 2.0 years age, a calm thickness layer coded values of 0.6 along the radial direction, and 3.8 days soaking time when compared to mechanical properties 1-3 years plant age, calm thickness layers of from primary (-1) to secondary layers (1) along with the radial direction, and 3-9 days soaking time.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,154 · 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'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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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