Recycling of inherently flame-resistant fabrics for protective clothing: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
The accelerated consumption of flame-resistant (FR) fabrics increases the amount of textile waste. Moreover, aramids take a very long time to degrade in landfills and should not be incinerated. Mechanical recycling offers opportunities to tackle this challenge. Yet, limited information is available on this topic. The mechanical recycling process comprises collection of cleaned used FR garments, sorting of fabrics based on fibre content and color, removal of accessories, shredding, blending with virgin fibres, spinning into yarns, knitting/weaving, dyeing, and production of new FR garments. Remaining challenges include the presence of residual contaminants from prior fire exposure; reduction in fibre length after shredding; difficult balance between performance and cost; and dyeing conditions to accommodate the different fibres and residual color on the recycled fibres. Moving forward, researchers should optimize the processes from used garment collection to new FR garment production as well as develop solutions to remove the per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) liquid-repellent finishes from the fabrics prior to recycling. It will also be important to assess the long-term performance of fabrics made with recycled fibres. Combining the different expertise required to tackle these challenges will be key for mechanical recycling to improve the sustainability of FR protective clothing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».