Using the potential of Canadian goldenrod (Solidago canadensis) as a functional filler with antioxidant activity of low-density polyethylene composites as an example of sustainable development of an invasive plant
Notice bibliographique
Résumé
Novel bio-based low-density polyethylene (LDPE) composites have been manufactured using different Canadian goldenrod (CG) invasive plant parts. Fragmented and ground blossoms (CGB) and mixed leaves and stems (CGSL) were used as fillers introduced by melt mixing into an LDPE matrix at various concentrations (2, 5, 10, 20, 40 wt%). Moreover, the influence of a series of modified fillers based on stems and leaves saturated with an extract made of blossoms (CGSL+E) on LDPE has been verified. The oxidation resistance of composites was enhanced based on the oxidation induction time (OIT) assessment, which increased from 0.5 min for LDPE to 178 min (CGB), 231 min (CGSL), and 140 min (CGSL+E). All composite series formed by compression molding were exposed to UV-light radiation using Xenon lamps and subjected to spectroscopic (FTIR) analysis, color assessment, and mechanical testing. LDPE/CGSL+E composites demonstrated the most favorable mechanical properties after UV-light exposure. In their case, an increase in Young modulus of 360 MPa was observed for the 40 wt% sample (PE ∼ 180 MPa) and an acceptable decrease in tensile strength of 6.5 MPa compared to the reference LDPE of 9.8 MPa. The study consists of a screening for future research on the use and simultaneous valorization of the invasive plant into functional composite fillers with increased oxidation resistance .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».