Cellulose Textiles from Hemp Biomass: Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide demand for man-made cellulosic fibres (MMCF) are increasing as availability of cotton fibre declines due to climate change. Feedstock for MMCF include virgin wood, agricultural residues (e.g., straw), and pre- and post-consumer cellulosic materials high in alpha-cellulose content. Lyocell MMCF (L-MMCF) offer large advantages over other MMCF processes in terms of both environmental and social impacts: the solvent for cellulosic dissolution, n-methyl-morpholine-n-oxide, can be recycled, and the process utilizes non-toxic chemicals and low amounts of water. Hemp can be a preferential cellulosic feedstock for L-MMCF as hemp cultivation results in carbon dioxide sequestration, and it requires less water, fertilizers, pesticides, and herbicides than other L-MMCF feedstock crops. These factors contribute to hemp being an environmentally conscious crop. The increased legalization of industrial hemp cultivation, as well as recent lifts on cannabis restrictions worldwide, allows accessibility to local sources of cellulose for the L-MMCF process. In addition, hemp biomass can offer a much larger feedstock for L-MMCF production per annum than other cellulosic sources, such as eucalyptus trees and bamboo. This paper offers perspectives on the agricultural, manufacturing, and economic opportunities and challenges of utilizing hemp biomass for the manufacturing of L-MMCF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».