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Enregistrement W4415486906 · doi:10.1515/ipp-2025-0030

Hybrid biocomposites based on PLA/pine fiber/CaCO <sub>3</sub>

2025· article· en· W4415486906 sur OpenAlexaff
G. Ramírez, Rosa Gabriela López Gonzaleznúñez, Francisco Javier Moscoso Sánchez, Denis Rodrigue, Rubén González‐Núñez

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStearic acidPolylactic acidCompression moldingFlexural strengthCrystallinityUltimate tensile strengthMolding (decorative)Fiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, hybrid biocomposites based on polylactic acid (PLA) with (0–40 %) pine fiber (F) and (0–40 %) CaCO 3 (C) were first compounded by twin-screw extrusion, followed by compression molding to determine their properties in terms of tension, bending, and impact, as well as fluidity. In general, adding fillers resulted in improved tensile and flexural modulus (60–105 %) compared to neat PLA. These results were used to optimize the formulation and produce cutlery via injection molding. These samples were further characterized using SEM, FTIR, DSC, and TGA to obtain additional information. SEM images showed that micronized CaCO 3 treated with stearic acid promoted their adhesion with the PLA matrix, as confirmed by FTIR. On the other hand, DSC results showed that the presence of fiber and/or particles had a negligible effect on the transition temperatures (Tg and Tm), but the PLA crystallinity was modified. Finally, the production of cutlery was successfully carried out using optimized formulations and processing conditions, confirming that these materials can be utilized in various food applications.

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 enseignants0,188
Score d'incertitude au seuil0,824

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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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