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Enregistrement W4415352403 · doi:10.15376/biores.20.4.10263-10289

Enhanced properties of eco-friendly epoxy composites with Luffa acutangula and sawdust reinforcement

2025· article· en· W4415352403 sur OpenAlexaff
Srinivas Tadepalli, Thulasi Mani Murugesan

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSawdustAbsorption of waterEpoxyComposite numberShore durometerScanning electron microscopeReinforcementSwelling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid epoxy composites were reinforced with a constant 20 wt% of Luffa acutangula fiber (LAF) and varying Sal wood sawdust (SWD) content ranging from 0 to 25 wt%. The evaluation covered mechanical properties including tensile, flexural, impact strengths, hardness, and water absorption behavior. Results indicated a notable enhancement in all mechanical properties up to 15 wt% SWD, with a slight reduction observed beyond this point. The composite with 20LAF/15SWD exhibited superior performance, achieving tensile, flexural, and impact strengths of 46 MPa, 66 MPa, and 3.12 J, respectively. Shore D hardness and water absorption tests confirmed increased material rigidity and decreased moisture affinity up to the 15 wt% SWD level. Scanning electron microscopy revealed improved fiber–matrix bonding and homogeneous filler distribution at the optimal formulation. These findings highlight the potential of combining Luffa acutangula fiber and sawdust as sustainable reinforcements for high-performance biocomposites.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,587

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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