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Enregistrement W1561818896 · doi:10.1061/(asce)hz.2153-5515.0000269

Flame-Retardant Polymer Nanocomposites and Their Heat-Release Rates

2015· article· en· W1561818896 sur OpenAlex

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

RevueJournal of Hazardous Toxic and Radioactive Waste · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFlame retardant materials and properties
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFire retardantNanocompositeMaterials sciencePolymerComposite materialChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flame-retardant polymer nanocomposites exhibiting remarkably improved flame-retardant and environmentally friendly properties have been widely utilized to replace traditional halogenated fire retardants. In this review, flame retardant mechanisms of polymer nanocomposites such as barrier effect, char formation, three-dimensional nanostructure, and radical trapping, are discussed to explain how nanomaterials can be incorporated in a polymer to reduce the polymer’s flammability. Properties that are critical in governing the flame-retardant mechanisms of polymer nanocomposites are discussed in this review. Specifically, category, surface property, and concentration of nanomaterials are critical in affecting flame-retardant properties of polymer nanocomposites and are reviewed in detail. Nanocomposite categories, especially, silicates (clays), inorganic hydroxides, carbonaceous materials, metal oxides, polysilsequioxanes, and their combinations are well described. The use of synergism and surface modification of nanomaterials are important strategies for optimizing flame retardancy of polymer nanocomposites. The peak heat-release rate (HRR), the most important parameter for predicting fire hazard, is widely involved in this review.

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)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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