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Enregistrement W4410791364 · doi:10.5539/jms.v15n1p140

Properties of Wood-Plastic Composite Manufactured with High Ratio of Pine Wood Flour

2025· article· en· W4410791364 sur OpenAlexvenueno aff
Rossana Cortelini da Rosa, Paula Georg Dornelles, Annie Karoline de Lima Calvalcante, Karoline Sales de Oliveira, T. Doca, Cláudio Henrique Soares Del Menezzi

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWood flourWood-plastic compositeComposite numberEngineered woodComposite materialPine woodMaterials sciencePulp and paper industryBotanyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wood supply chain generates significant amounts of residues, which can be repurposed as reinforcement in wood-plastic composites (WPCs). Despite their potential, few studies have investigated the use of recycled wood in WPC production. This study aims to evaluate the effects of incorporating high loads of recycled pine wood flour on the properties of WPCs. Composites were produced with three different wood flour-to-polypropylene ratios (25/75, 50/50, and 60/40), and their hardness, water absorption, density, and density profile were analyzed. Dynamic mechanical analysis (DMA) was conducted to assess the viscoelastic response under dynamic loading. Results revealed a positive correlation between the wood flour content and water absorption. After two hours of water immersion, the WPC with the highest wood content (60%) showed the greatest water absorption rate (1.38%), compared to 0.99% for WPC-50 and 0.55% for WPC-25. Similar trends were observed after 24 hours of immersion. Density measurements indicated significant differences between composites, with WPC-60 exhibiting the highest average density (1,137 kg/m³), followed by WPC-50 (1,093k g/m³) and WPC-25 (976 kg/m³). This represents a 16.50% density increase when comparing WPC-60 to WPC-25. The density profile revealed no significant variations along the composite length, suggesting effective homogenization of wood flour within the polypropylene matrix. DMA results demonstrated that all WPCs had higher storage moduli than pure polypropylene, highlighting the stiffening effect of the lignocellulosic material. Among the tested compositions, the 50/50 ratio provided an optimal balance of hardness and rheological properties. The production of composites with a high wood flour load shows a promising approach for industry, promoting environmental sustainability and enabling the development of materials with improved properties. However, the limit for the use of pine waste was identified at 50% in relation to the polypropylene polymeric matrix, a proportion that presented the best results in terms of hardness and rheological properties.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2025
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