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Enregistrement W4321251605 · doi:10.1002/app.53759

Mechanical recycling of <scp>PLA</scp>: Effect of weathering, extrusion cycles, and chain extender

2023· article· en· W4321251605 sur OpenAlexaff
Tomás Ramos‐Hernández, Jorge Ramón Robledo‐Ortíz, Martín Esteban González‐López, Alan Salvador Martín del Campo, Rubén González‐Núñez, Denis Rodrigue, Aida Alejandra Pérez‐Fonseca

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésExtenderExtrusionWeatheringUltimate tensile strengthMelt flow indexMaterials scienceComposite materialGeologyPolymerCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work evaluated the reprocessing of PLA with a high melt flow index (MFI). PLA samples were prepared by extrusion using a chain extender (Joncryl ADR‐4368) and subjected to two additional extrusion cycles with or without exposure to accelerated weathering. The results showed drastic affectations of PLA properties by weathering. The MFI increased from 65 to 137 g/10 min by reprocessing, while reprocessed and weathered samples reached a MFI of 417 g/10 min after three extrusion cycles. The addition of Joncryl prevented PLA degradation (MFI of 170 g/10 min after three extrusion cycles, even when weathering was performed). Additionally, the tensile strengths of weathered samples were substantially decreased (67%) compared to only reprocessed samples (14%). In this sense, PLA mechanical recycling is a good alternative if it is not exposed to harsh weathering conditions, in which case a chain extender is needed to get reasonable properties. Otherwise, reprocessing accelerated the composting of PLA, and the chain extender addition did not limit it.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations39
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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