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Enregistrement W4406018838 · doi:10.7764/ric.00128.21

The potential of using chilean biomass to develop insulating biocomposite material

2024· article· en· W4406018838 sur OpenAlexaff
Authors Alejandro Ignacio Rios Jaqui, Martin Noël, Marcelo González

Notice bibliographique

RevueRevista Ingeniería de Construcción · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo
Mots-clésBiocompositeGreenhouse gasCarbon footprintHuskBiomass (ecology)Global-warming potentialEmbodied energyEnvironmental scienceRenewable energyGlobal warmingStrawFossil fuelClimate change mitigationAgricultureWaste managementMaterials scienceClimate changeEngineeringComposite materialAgronomyEcologyComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rise in greenhouse gas emissions, particularly CO2, has significantly contributed to global warming, with the residential and commercial building sectors playing a key role. Improving building energy efficiency through enhanced insulation is a crucial strategy for reducing CO2 emissions. However, conventional insulation materials have a high embodied carbon footprint, which limits their effectiveness in mitigating climate change. Biocomposites have emerged as an eco-friendly alternative to conventional materials. Countries like Chile, with their abundant agricultural fibers, show significant potential for fabricating biocomposites. This paper identifies the most produced fibers in Chile, including eucalyptus bark, wheat straw, rice husk, corn stalks, and walnut shells, and explores their potential use in the creation of sustainable biocomposite insulation 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2024
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