MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403039083 · doi:10.3390/jcs8100394

Recycled Low Density Polyethylene Reinforced with Deverra tortuosa Vegetable Fibers

2024· article· en· W4403039083 sur OpenAlexaff
Tahani Zorgui, Hibal Ahmad, Mehrez Romdhane, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexural strengthMaterials scienceUltimate tensile strengthComposite materialDifferential scanning calorimetryFlexural modulusFourier transform infrared spectroscopyFiberExtrusionMolding (decorative)CompoundingNatural fiberYoung's modulusIzod impact strength testChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, natural fibers extracted from the medicinal aromatic plant Deverra tortuosa, with different sizes (S1 = 2 mm and S2 = 500 μm), were incorporated into recycled low density polyethylene (rLDPE) to produce sustainable biocomposites. Compounding was performed with different fiber concentrations (0 to 30% wt.) via twin-screw extrusion followed by injection molding. Based on the samples obtained, a comprehensive series of characterization was conducted, encompassing morphological and mechanical (flexural, tensile, hardness, and impact) properties. Additionally, thermal properties were assessed via differential scanning calorimetry (DSC), while Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) was used to elucidate potential chemical interactions and changes with processing. Across the range of conditions investigated, substantial improvements were observed in the rLDPE properties, in particular for the tensile modulus (23% for S1 and 104% for S2), flexural modulus (47% for S1 and 61% for S2), and flexural strength (31% for S1 and 65% for S2). Nevertheless, the tensile strength decreased (15% for S1 and 46% for S2) due to poor fiber–matrix interfacial adhesion. These preliminary results can be used for further development in sustainable 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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Composites ScienceMême sujetNatural Fiber Reinforced CompositesTravaux en français237 207