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Enregistrement W6976601838 · doi:10.60692/3f9kk-5h791

Development and characterization of chitosan and beeswax coated biodegradable corn husk and sugarcane bagasse-based cellulose paper.

2022· article· en· W6976601838 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChitosanUltimate tensile strengthCelluloseHuskEmulsionPulp (tooth)CoatingFiberBeeswax

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This research focuses on the development of paper from lignocellulosic agricultural wastes, viz., corn husk (CH), which is an underexplored material and sugarcane baggase (SB), in varying proportions, through soda pulping and enhancement of their functionalities through chitosan and chitosan-beeswax emulsion coatings. Fiber digestion conditions were as follows: 100°C (30 min); 100–162°C (90 min) and 162°C (90 min); followed by blowing, quenching and then refining of both treated CH and SB pulp to a Canadian Standard Freeness (CSF) of 400–450 mL. The handsheets of 80 GSM (grammage) were prepared as per the standard ISO-5269/1 and were tested for their mechanical and barrier properties as per standard methods of ISO. Handsheets developed from the blend of SB and CH (50:50) and SB fibers (100%) were found to have better mechanical strength (in terms of burst, tensile and tear strength) in comparison to CH fibers (100%). The effect of coatings on mechanical, water resistance, micro-structural, and biodegradable properties of the cellulose papers were also assessed. The chitosan coating significantly improved (p < 0.05) the mechanical properties of papers, the barrier properties against water vapor, moisture and air were also enhanced (up to 85%). Papers coated with beeswax–chitosan emulsion had the longest absorbency time, followed by chitosan-coated and uncoated papers. The results advocated for beeswax–chitosan emulsion as the best among the coatings tested, for aforementioned cellulose papers to enhance their barrier properties.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,169 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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