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Enregistrement W4408407814 · doi:10.1021/acsapm.4c03971

Preparation of Citric Acid-Modified Cellulose Composites and Elucidation of Their Toughening Mechanism

2025· article· en· W4408407814 sur OpenAlexfundno aff
Yuta Joka, Kenji Yamaoka, Ryohei Ikura, Takeru Komyo, Chao Luo, Akihide Sugawara, Hiroshi Uyama, Yasutomo UETSUJI, Yoshinori Takashima

Notice bibliographique

RevueACS Applied Polymer Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyJapan Society for the Promotion of ScienceCo-creation place formation support programYazaki Memorial Foundation for Science and TechnologyIketani Science and Technology FoundationInternational Polyurethane Technology FoundationDavid Suzuki FoundationAsahi Glass Foundation
Mots-clésTougheningCitric acidCelluloseComposite materialMechanism (biology)Materials scienceChemistryOrganic chemistryToughness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellulose is a plant-based and highly abundant biobased resource and widely used as a filler for polymer composite materials because cellulose fillers have a high aspect ratio and high crystal modulus. Introducing high contents of cellulose fillers into polymer composites reduces the use of petroleum-derived synthetic polymers, increases the mechanical strength, and decreases the toughness due to the aggregation of fillers. In this study, we introduced hydrogen bonds between the polymer matrix and cellulose fillers. Citric acid-modified cellulose (CAC) has many carboxyl groups and forms hydrogen bonds with polymers that have hydroxy groups. The interactions between the polymer matrix and the CAC fillers were evaluated by the glass transition temperature, Fourier transform infrared spectroscopy, and a simulation study based on first-principles calculations. Noncovalent interactions between the polymer matrix and CAC fillers improved the toughness of the CAC composites and enabled mechanical recycling at a high CAC content. This study contributes to the reduced use of petroleum-derived synthetic polymers and longer lifetimes of the 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,661

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 savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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