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Enregistrement W7100133281

i FIRST PLACE WINNER: Quebec Section i Effects of Dye Substantiv

2015· article· en· W7100133281 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDyeing and Modifying Textile Fibers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyeingReactive dyeCelluloseSalt (chemistry)HydrolysisFiberCellulose fiber
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

n dyeing cotton with fiber reactive 1 dyes, the addition of alkali to the dyebath not only promotes formation of the covalent bond between the dye and the cellulose but also causes hydrolysis of the reactive group of the dye. Unfixed hydro-lyzed dye remaining in the fabric after the dyeing process must be removed by wash-ing, otherwise the optimal fastness to washing and crocking of the final fabric will not be realized. The batch dyeing process thus consists of three stages: The migration phase. In this first stage, the cotton is treated with dye solution in the presence of salt a t about pH 6, but little reaction with the cellulose occurs. The dye is free to migrate from the more heavily to the lightly dyed areas of Fiber reactive dyes for cotton were shown to vary widely in their substan-tivity for the fiber. Substantivity also depended on dyebath temperature and salt concentration, as expected. The relative substantivities of the hydrolyzed forms of the reactive dyes were assessed in the laboratory by means of a simple, quick and inexpensive paper chrom-atography test. Correlation of the sub-stantivity of the dye with the amount removed from the cotton under various washing conditions indicated that it should be possible to select higher or lower washing temperatures based on the substantivity of the dye to be re-moved. In addition, the paper chroma-tography test was useful for quick selection of dyes of about the same substantivity. Mixtures of such dyes dyed cotton with little change in hue during the dyeing process; dyes of different substantivity gave pronounced color changes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1580,019

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,181 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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