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Enregistrement W4313448488 · doi:10.1021/acs.iecr.2c03756

Toward a Fully Biobased Pressure-Sensitive Adhesive

2022· article· en· W4313448488 sur OpenAlexafffund
Vida A. Gabriel, Marc A. Dubé

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAdhesiveRaw materialEmulsionMaterials scienceEmulsion polymerizationPolymerMonomerSiliconeRenewable resourceChemical engineeringCelluloseRenewable energyPulp and paper industryPolymer scienceComposite materialOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for polymers derived from renewable materials is increasing due to the rising demand for polymer sustainability. Producing commodity polymers using biobased and biodegradable feedstock often yields underperforming products relative to petroleum-based equivalents due to formulation changes. In many cases, the drawbacks of polymers produced from renewable materials (e.g., application properties, ease of production, and cost) are still too great for their commercial adoption. In this work, 12 wt % of the monomer used in a latex-based pressure-sensitive adhesive (PSA) was replaced with starch nanoparticles (SNPs). To reduce the potential for negative effects on the adhesive properties, the SNPs were encapsulated as latex particle cores within acrylic shells (which govern PSA properties), made from a model system to yield an ∼80% biosourced PSA. The core–shell latexes, produced via seeded semi-batch emulsion polymerization, yielded bimodal particle size distributions, which played an important role in PSA performance. To address the changes in PSA performance, cellulose nanocrystals (CNCs) were incorporated. The challenges of combining SNPs and CNCs in an emulsion-based PSA were overcome, and the SNP and CNC loadings were varied to tune the adhesive properties of the PSA films within the range of various commercial tapes.

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 seuil0,002

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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