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Enregistrement W4386129525 · doi:10.26599/pbm.2019.9260030

Study on Refining Performances in Chemi-mechanical Pulping of Mixed Poplar and Eucalypt Woodchips

2019· article· en· W4386129525 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePaper and Biomaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodchipsPulp and paper industryPulp (tooth)Materials scienceComposite materialDentistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The refining performances of mixed poplar and eucalypt woodchips (mixture ratio 6:4) were investigated at medium and high pulp consistency via chemi-mechanical pulping (CMP). The specific refining energy consumption (SEC), fiber fraction proportion, and Canadian standard freeness (CSF) were determined to evaluate the effects of pulp consistency and NaOH dosage on the refining performances of mixed poplar and eucalypt woodchips. While the dosage of NaOH for impregnation was maintained constant, the SEC and shive content increased with increasing pulp consistency. Different fractions obtained from the Bauer-McNett classifier showed that higher pulp consistency could be expected to yield more long fibers and shive in the stock. Upon increasing the NaOH dosage, the shive content and SEC reduced significantly. When the NaOH dosage was increased to 6%, the results indicated that it was difficult to reduce the shive content to less than 1% at high pulp consistencies (25%~35%), whereas 0.18% shive fraction could be achieved at a medium pulp consistency (15%).

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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