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Enregistrement W4390719965 · doi:10.11109/jaes.2023.25.1.017

Estimation of biodegradable-resin degradation via controlled composting

2023· article· en· W4390719965 sur OpenAlexaff
Seunggun Won, Anthony Lau

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Environmental Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodegradationDegradation (telecommunications)BioplasticInertCellulosePulp and paper industryWaste managementEnvironmental scienceMaterials scienceChemistryOrganic chemistryComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The improvement of life style has resulted in the increment of outdoor activities and leisure, which caused the increase of disposable products due to its convenience. Petroleum based plastics have shown the negative impacts on the environment with their inert characteristics. In order to improve such a situation, many studies have suggested biodegradable materials for disposable products. However, the determination of biodegradability is not very straightforward and for its convenience, short period and reliance of biodegradability shall be proved. The composting is one way to test biodegradability via American society for testing and materials (ASTM) with ASTM 5338 and 6400. Two different PLA bioplastic resins were tested in temperature controlled composting system in this study in which the cellulose as reference was used for comparison. For 100 days, the degradability of 68.4% in cellulose was achieved and testing materials of TF and XD showed 54.0 and 44.0%, respectively. The degradation analysis via CO2 capture showed the similar trend of biodegradability in weight basis but the values were difference, which may be some technical errors which shall be improved in the future. Through the model equations, the complete degradation period may be predicted and the values will be reliable with many repeated trials.

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 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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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