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Enregistrement W4318483273 · doi:10.1177/87560879231153702

Blown film stability for low, medium, and high molecular weight polylactic acid and their tensile properties

2023· article· en· W4318483273 sur OpenAlexaff
Daniel C. Licea‐Saucedo, Denis Rodrigue, Erick Omar Cisneros‐López, Rubén González‐Núñez

Notice bibliographique

RevueJournal of Plastic Film & Sheeting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversidad de Guadalajara
Mots-clésPolylactic acidUltimate tensile strengthMaterials scienceExtrusionComposite materialThermal stabilityViscosityLactic acidPolymerChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three poly (lactic acid) (PLA) resins with molecular weight (Mw) equal to 55 (3251D), 125 (L105) and 163 (LX175) kg/mol were characterized in terms of capillary viscosity, mechanical and thermal properties and used to produce blown films. The effect of temperature, extrusion rate, stretching (TUR) and blow-up (BUR) ratios were evaluated to determine the optimum processing conditions for blown films based on the bubble stability and to determine their final tensile properties. As expected, the processing temperature was the most critical parameter on the film stability. The lower Mw PLA showed limited processing stability. Stable conditions were found at higher temperature (200°C) for higher Mw. These results correlate with the PLA viscosity (melt strength). Finally, the PLA film tensile strength (TS) strongly depended on their processability. For example, 3251D and L105 required high stretching (TUR = 3.4 and 7) for maximum TS (30 and 64 MPa) with a low blow-up ratio (BUR = 1.02–1.15). However, a moderate increase in BUR (10% at TUR = 3) led to a substantial drop in TS (from 29 MPa to 21 MPa for PLA 3251D and 44 MPa–34 MPa for L105). Overall, LX175 was the most interesting resin with 49 MPa TS which was independent of the BUR and TUR used in this investigation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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