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Enregistrement W4412456018 · doi:10.1016/j.polymdegradstab.2025.111541

Impact of mechanical reprocessing on degradation and performance of PA 11 and PA 11–LDPE blends

2025· article· en· W4412456018 sur OpenAlexaff
Johanna K. Morales, Rose Mary Michell, Denis Rodrigue

Notice bibliographique

RevuePolymer Degradation and Stability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow-density polyethyleneMaterials scienceDegradation (telecommunications)Composite materialPolymer blendPolyethyleneChemical engineeringPolymer sciencePolymerCopolymerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the mechanical recycling of a virgin PA 11 and a post-consumer PA 11–low density polyethylene (LDPE) (90/10) blend over ten reprocessing cycles. Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) and proton nuclear magnetic resonance (¹H NMR) analyses revealed changes in the intensity and position of specific absorption bands and proton signals, indicating progressive chain scission and molecular rearrangements. A carbonyl band was identified in the virgin PA 11 after reprocessing, a confirmation of thermo-oxidative degradation. Mechanical testing showed gradual reductions in elastic modulus, stress at break, and impact strength, with significant deterioration from the third cycle onward. Rheological analysis revealed consistent decreases in storage modulus ( G′ ), loss modulus ( G″ ), complex viscosity ( η* ), and changes in damping factor (tan δ ), reflecting lower molecular weight and altered viscoelastic behavior. This was further confirmed via Cole–Cole and van Gurp–Palmen plots. In the post-consumer blend, scanning electron microscopy (SEM) showed progressive coalescence of LDPE droplets, contributing to reduced interfacial area and decreased impact resistance. In general, the results showed that virgin PA 11 retains acceptable performance up to three cycles, while the post-consumer blend exhibits faster and more pronounced degradation driven by both chemical and morphological changes particularly due to droplet coalescence and loss of interfacial area.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,331

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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