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Enregistrement W4388699475 · doi:10.1080/21501203.2023.2278308

Textile residue-based mycelium biocomposites from <i>Pleurotus ostreatus</i>

2023· article· en· W4388699475 sur OpenAlexafffund
Rahul Saini, Guneet Kaur, Satinder Kaur Brar

Notice bibliographique

RevueMycology&#58 An International Journal on Fungal Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and Biological Electrophysiology Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork University
Mots-clésBiocompositeMyceliumMaterials sciencePleurotus ostreatusPleurotusComposite materialTextilePulp and paper industryFood scienceComposite numberBotanyChemistryMushroomBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

to grow on textile residues and form mycelium-based biocomposites. The mycelium was able to grow on four types of textile residues including white and coloured cotton and polyester mixtures and acted as a binder between the textile fibres. The growth of fungal mycelium was assessed using Fourier transform infrared spectroscopy to detect the presence of amides and polysaccharides arising from fungal mycelium and scanning electron microscopy, dry weight and water activity. The compressive strength of textile residue-based biocomposite was also measured and it was found to be between 100 and 270 kPa. Overall, a lightweight biocomposite was obtained which could be a potential alternative for polystyrene-based products. These findings show the ability of the fungus to thrive on polyester plastic in textiles and provide an alternative for converting this plastic material into bio-based materials. Additionally, by varying the mycelium growth, the plasticiser and stiffness properties of the resultant biocomposite can be changed. This research paves the way for the efficient conversion of textile waste into biocomposites as alternatives for plastic packaging products.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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