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Enregistrement W4404592093 · doi:10.3390/jcs8110484

Eco-Friendly Wall Cladding Panels from Recycled Fishing Gear and Clamshell Waste

2024· article· en· W4404592093 sur OpenAlexafffund
Zakariae Belmokhtar, Patrice Cousin, Saïd Elkoun, Mathieu Robert

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésCladding (metalworking)Environmentally friendlyWaste materialWaste managementEnvironmental scienceEngineeringMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eco-friendly wall cladding panels were developed from fishing industry waste by incorporating discarded ropes, wood fibers from lobster cages, and clamshell powder. Four panel formulations were investigated using MAPP and MAPE coupling agents: FRW-M (97% fishing rope), 30WF-M (67% rope with 30% wood fibers), 30CS-M (67% rope with 30% clamshell powder), and a hybrid 15CS15WF-M (67% rope with 15% each of wood fibers and clamshell powder). A DSC analysis revealed that clamshell powder addition reduced melting temperatures and crystallinity, while wood fiber incorporation led to slight increases in melting temperatures. The hybrid formulation exhibited enhanced crystallization temperatures despite lower overall crystallinity. A dynamic mechanical analysis showed an 85% improvement in storage modulus for the hybrid panel, with flexural testing demonstrating a 202% increase in modulus and 20% increase in strength. SEM-EDS analysis confirmed improved filler dispersion and interfacial adhesion in the hybrid formulation. Water absorption was lowest in FRW-M and highest in 30WF-M, while burning rate tests showed 30CS-M and 30WF-M as the best and worst performers, respectively. The hybrid formulation emerged as the optimal solution, combining enhanced mechanical properties with improved water resistance and fire retardancy, presenting a viable sustainable alternative for wall cladding 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 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)0,000
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 enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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