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Enregistrement W4408344803 · doi:10.1002/adfm.202424591

Recent Advances in Green and Efficient Cellulose Utilization Through Structure Deconstruction and Regeneration

2025· article· en· W4408344803 sur OpenAlexaff
Chengling Huang, Hou–Yong Yu, Youjie Gao, Yi Chen, Somia Yassin Hussain Abdalkarim, Kam Chiu Tam

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesKey Research and Development Program of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceDeconstruction (building)Regeneration (biology)CelluloseNanotechnologyPolymer scienceChemical engineeringWaste managementEngineeringCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract From the invention of papermaking in ancient times to the wide range of modern applications in the fields of textiles, medicine, food, and nanotechnology, the development of cellulose‐based materials reflects humanity's ongoing exploration and utilization of renewable resources. The production of cellulose‐based materials is highly dependent on the solvents which can deconstruct and regenerate the structure of cellulose. However, the solubility, processing technology, and application development of cellulose materials based on structure deconstruction and regeneration require further research and breakthroughs. Here, structural characteristics, solvent system, modification methods, and degradation performance of cellulose‐based materials are briefly introduced. Moreover, the life cycle assessment is discussed to improve the evaluation system and to further demonstrate the environmental friendliness and potential application of cellulose‐based materials. Finally, several key technologies and strategies that can assist cellulose‐based materials in meeting the performance requirements of bioplastics are emphasized, with a view to increasing recognition of their advantages and potential as biodegradable 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)0,000
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,772

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 savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations52
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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