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Enregistrement W4399438306 · doi:10.1002/bip.23585

Assessing the reinforcement effect by response surface methodology of holocellulose from spent coffee grounds on biopolymeric films as food packaging materials

2024· article· en· W4399438306 sur OpenAlexafffund
Josué David Hernández‐Varela, José Jorge Chanona‐Pérez, M. Reza Foruzanmehr, Dora I. Medina

Notice bibliographique

RevueBiopolymers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de MonterreyUniversity of Ottawa
Mots-clésFood packagingEnvironmentally friendlyPolyvinyl alcoholPolymerMicrostructureFood contact materialsChemistryPolymer scienceMaterials sciencePulp and paper industryComposite materialFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pollution caused by petroleum-derived plastic materials has become a major environmental problem that has encouraged the development of new compostable and environmentally friendly materials for food packaging based on biomodified polymers with household residues. This study aims to design, synthesize, and characterize a biobased polymeric microstructure film from polyvinyl alcohol and chitosan reinforced with holocellulose from spent coffee grounds for food-sustainable packaging. Chemical isolation with a chlorite-based solution was performed to obtain the reinforced holocellulose from the spent coffee ground, and the solvent casting method was used to obtain the films to study. Physicochemical and microscopic characterizations were conducted to identify and select the best formulations using a simplex-centroid design analysis. The response surface methodology results indicate that the new packaging material obtained with equal amounts of polymers and reinforced material (1:1:1) possesses the appropriate barrier properties and microstructural character to prevent water attack and hydrophobic behavior and thus could be used as an alternative for food packaging materials.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,315 · 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'admission2
Résumé présentoui

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