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Enregistrement W4416640611 · doi:10.1016/j.jobab.2025.11.002

Benzoylation strategy for enhancing the light stability of kenaf fibers through lignin removal and radical scavenging

2025· article· en· W4416640611 sur OpenAlexvenueno aff
Jungkyu Kim, Seungoh Jung, Youngmin Cho, In-Gyu Choi, S W Ko, Hyo Won Kwak

Notice bibliographique

RevueJournal of Bioresources and Bioproducts · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNatural Fiber Reinforced Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHyundai Motor Group
Mots-clésKenafLigninRadicalPhotobleachingDegradation (telecommunications)FiberHydrolysisHemicellulose

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancing photostability of lignocellulosic fibers is essential for their long-term use in light exposure applications. In this study, benzoylation was applied to kenaf fibers to suppress ultraviolet (UV)-induced yellowing and improve their light fastness. Structural analyses confirmed that esterification of hydroxyl groups and partial removal of lignin were successfully achieved during the benzoylation reaction. After 500 h of UV irradiation, benzoylated kenaf (BKF) showed a distinct whitening phenomenon, in contrast to the gradual yellowing of unmodified kenaf. This whitening effect was attributed to the initial photostabilization, and the discoloration was characterized by a plateau after the initial 48 h. The results confirmed that BKF effectively inhibited the formation of light-induced free radicals and mitigated subsequent surface oxidation. In the component-specific study, lignin was identified as the primary contributor to yellowing. In addition, the photobleaching behavior of benzoylated hemicellulose closely mirrored that of BKF, suggesting its pivotal role in the whitening effect observed in BKF. These results demonstrated that the photostability of natural fibers can be effectively improved through benzoylation by removing chromophore-forming lignin and introducing aromatic ester groups that mitigate radical propagation and oxidative degradation.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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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