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Enregistrement W4381140716 · doi:10.3389/fmars.2023.1182395

Investigation of carboxymethyl chitosan in the development of biodegradable soft bait fishing lures

2023· article· en· W4381140716 sur OpenAlexafffund
Ryan Legault, Ali Ahmadi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine Biology and Environmental Chemistry
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité de MontréalUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésChitosanUltimate tensile strengthFishingSwellingChemistryFood scienceMaterials sciencePulp and paper industryFisheryComposite materialOrganic chemistryEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the development and testing of two compositions of biodegradable soft bait fishing lures. A water-soluble form of chitosan, known as carboxymethyl chitosan, was added to the biodegradable lure formula to investigate if the lure properties, such as tensile strength, swelling, and underwater performance, could be improved. A three-month shelf-life study was completed to compare the lure properties of two compositions of biodegradable baits: the first composition containing no carboxymethyl chitosan and the second composition containing 5 wt.% carboxymethyl chitosan. The baits manufactured with carboxymethyl chitosan showed increased tensile strength and underwater performance compared to the lures manufactured without this ingredient. Also, the lures manufactured with carboxymethyl chitosan showed increased swelling when submerged in fresh water, which is not desired; however, these lures stayed intact longer before beginning to degrade. When submerged in salt water, the lures manufactured with and without carboxymethyl chitosan showed similar characteristics. The following results will assist in completing further formula optimizations to improve other hindering properties of the current biodegradable lures. The development of more environmentally friendly fishing options is needed to preserve the world’s oceans and freshwater systems for the future generation of recreational anglers.

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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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