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Enregistrement W7155586447

The potential of using chilean biomass to develop insulating biocomposite material

2024· other· en· W7155586447 sur OpenAlex
Alejandro Ríos, Martin Martin Nöel, M Fernando González

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueScientific Electronic Library Online (Scientific Electronic Library Online) · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo
Mots-clésBiocompositeBiomass (ecology)Greenhouse gasRenewable energyEmbodied energyGreenhouseGlobal-warming potentialAgriculture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The rise in greenhouse gas emissions, particularly CO2, has significantly contributed to global warming, with the residential and commercial building sectors playing a key role. Improving building energy efficiency through enhanced insulation is a crucial strategy for reducing CO2 emissions. However, conventional insulation materials have a high embodied carbon footprint, which limits their effectiveness in mitigating climate change. Biocomposites have emerged as an eco-friendly alternative to conventional materials. Countries like Chile, with their abundant agricultural fibers, show significant potential for fabricating biocomposites. This paper identifies the most produced fibers in Chile, including eucalyptus bark, wheat straw, rice husk, corn stalks, and walnut shells, and explores their potential use in the creation of sustainable biocomposite insulation materials.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0070,023
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,239 · 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