Development and characterization of chitosan and beeswax coated biodegradable corn husk and sugarcane bagasse-based cellulose paper.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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