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Enregistrement W4392232970 · doi:10.1002/app.55369

Properties of polylactic acid blends with potato thermoplastic starch using maleated polyethylene as a compatibilizer

2024· article· en· W4392232970 sur OpenAlexaff
Daniel C. Licea‐Saucedo, Víctor Miguel Guzmán‐Rojas, Francisco Javier Moscoso‐Sánchez, Denis Rodrigue, Rubén González‐Núñez

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesUniversidad de Guadalajara
Mots-clésPolylactic acidMaterials scienceThermoplasticComposite materialAbsorption of waterFlexural strengthCompression moldingExtrusionMolding (decorative)PolyethyleneUltimate tensile strengthStarchThermogravimetric analysisPolymerChemical engineeringChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, blends of polylactic acid (PLA) and potato thermoplastic starch (TPS) with and without maleated polyethylene (MAPE) as a compatibilizer were prepared by twin‐screw extrusion followed by compression molding. Different formulations were proposed based on an experimental design to determine the concentration of each component for a specific range of composition: 49%–79% of PLA, 20%–50% of TPS, and 0.5%–2% of MAPE. As a first step, the mechanical properties (tensile, flexural, and impact) were used to determine the best performance of these formulations. Then, the mechanical results were used in an objective function to maximize the blends' properties compared to virgin PLA. The optimal formulation was found to be 67.5% PLA, 32.0% TPS, and 0.5% MAPE. Selected formulations were characterized for their thermal, morphological, and water absorption properties. The results show the possibility of producing sustainable polymers for single‐use applications.

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 seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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