Sustainability and Performance of Natural Adhesives in Humid Tropical Climates: A Systematic Review and Meta-Analysis with Case Evidence from Nigeria
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Gum arabic, cassava starch, chitosan, lignin are natural adhesives that use renewable sources, and are gaining momentum as substitutes to synthetic adhesives in response to environmental concerns. Yet, to be effective in humid tropical climates, which are characterised by high relative humidity (>80%), high temperatures (25-35 C) and moisture, their effectiveness needs to be systematically tested. This is a review of evidence on performance measurements (bond strength, durability) and sustainability (environmental impact, economic viability), including meta-analysis and a case study of Nigeria. Following PRISMA 2020, searched PubMed, Scopus, Web of Science, Google Scholar, and African Journals Online between January 1990 and August 2025. Eligibility Studies on natural adhesives in humid/tropical conditions that have quantitative results. Records were screened by two reviewers (kappa=0.87); quality determined with Newcastle-Ottawa Scale and Cochrane RoB 2. Random-effects models in R (metafor package) were employed in the meta-analysis of shear strength with subgroup analyses performed according to adhesive type and GRADE certainty. Out of 1,456 records, 78 studies have been included (45 old, 33 new). A meta-analysis (n=22 studies, 612 samples) provided a result as to dry shear strength of 3.58 MPa (95% CI: 2.45-4.71; I 2=73, p<0.001) and wet shear of 1.78 MPa (95% CI: 1.05-2.51; I 2=77, p<0.001). Gum arabic was tough (wet: 1.62 MPa), cassava starch greater dry strength (4.25 MPa). Sustainability: 35-65% lower CO2 emissions. Nigerian cases: gum arabic in particleboards resisted 90% RH. Natural adhesives would work reasonably well in moist tropics with modifications, and would have sustainability advantages. Policy suggestions: support local manufacture in Nigeria to adapt to climate.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle