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Enregistrement W4381804889 · doi:10.3390/su15139941

Starch/Silicone Elastomers and Foams

2023· article· en· W4381804889 sur OpenAlexaff
Yang Chen, David Valentini, Michael A. Brook

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiliconeStarchMaterials scienceElastomerComposite materialPolymerRenewable energyModified starchChemical engineeringPolymer scienceChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the beneficial physical properties of silicone polymers are exploited in many sustainable applications, the high energy requirement for their synthesis compromises to a degree their sustainability. We report a strategy to mitigate this issue by filling the silicone with inexpensive and renewable starch. Elastomeric materials with covalently grafted starch, utilizing anhydride-modified silicones, permits loading of up to about 75% starch while maintaining many of the properties of the silicone. Alternatively, 50 wt.% starch-filled silicone foams can be prepared simply by mixing powdered starch with a mixture of HSi-functional silicone fluids in the presence of B(C6F5)3. The physical properties of the resulting foams are determined by the quantity of SiH, which controls the final density of the foams (ranging from 0.258–0.875 g mL−1), their Young’s modulus, and their degree of elasticity; both rigid and flexible foams were prepared. Materials with a high natural and renewable material content better adhere to green chemistry principle 7, should enhance the ease of degradation at end of life, and augment the sustainability of these silicone composites.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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