From microfibres to nanogels-conservation cleaning of plastics heritage
Notice bibliographique
Résumé
Surveys of the condition of plastics heritage in Europe indicate that 70- 75% of collections require cleaning. Oily fingerprints, carbonaceous dirt and crystalline degradation products on plastic objects and artworks reduce their significances, chemical and physical stabilities. However, it is essential to balance the need to clean against the risks of mechanical damage from cleaning tools particularly scratches and of inducing chemical changes from aqueous- or solvent-based agents by mobilizing additives and solubilizing degraded polymers. Conservators must therefore consider scientific, aesthetic and ethical factors before developing a cleaning strategy for plastic objects and artworks.<br/>Until around 2000, research into cleaning of plastics heritage used visual examination alone as an evaluation tool and concluded that dry mechanical cleaning was the most effective treatment offering the lowest risk of damage. In 2012, the EU 7th Framework Programme project POPART used optical- and scanning electron microscopy, changes in surface energy and gloss to conduct an exhaustive evaluation of mechanical, aqueous and non-aqueous cleaning techniques for their effectiveness at removing sebum and carbonaceous soils from cellulose acetate, polyethylene, PVC, polystyrene and polymethylmethacrylate. POPART concluded that applying anionic and nonionic detergent solutions with polyester microfiber cloth, cleaned more effectively and produced fewer scratches than using dry cleaning tools. Polyethylene and PS were the plastics found most vulnerable to scratching. In 2018, the Horizon 2020 research project NANORESTART added nanogels and -gums to the cleaning tools examined in POPART and infrared spectroscopy to the suite of instruments. The project concluded that nanogels based on polyvinyl alcohol, loaded with anionic detergent solutions and applied to plastic surfaces for between 5 and 20 minutes, were equally effective as microfiber cloths at removing sebum and carbonaceous soils but produced significantly fewer scratches. It is clear that twenty years of conservation research has dramatically increased the range of cleaning tools and cleaning agents available. In addition to the latest findings, this paper will use case histories to discuss how developments in conservation cleaning science influence cleaning practice for plastics heritage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».