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Enregistrement W1879577117 · doi:10.1002/pat.3122

Highly hydrophobic microporous low‐density polyethylene hollow fiber membranes by melt‐extrusion coupled with salt‐leaching technique

2013· article· en· W1879577117 sur OpenAlexaff
Sanaz Mosadegh‐Sedghi, Denis Rodrigue, Josée Brisson, Maria C. Iliuta

Notice bibliographique

RevuePolymers for Advanced Technologies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicroporous materialLow-density polyethyleneMembraneExtrusionPorosityScanning electron microscopeLeaching (pedology)Composite materialPolyethyleneChemical engineeringFiberSurface roughnessContact angleChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microporous and highly hydrophobic low‐density polyethylene (LDPE) hollow fiber membranes were successfully prepared via a solvent‐free method, combining melt‐extrusion, and salt‐leaching techniques. NaCl particles with particle size of 5–10 µm were mixed with LDPE pellets to produce a blend of 35, 40, 50, 60, 65 and 68 wt% of salt. A microporous structure was produced by leaching the salt particles from the hollow fiber matrix via immersion in water at 60°C. The fabricated membranes were then characterized in terms of morphology, porosity and pore size distribution, surface roughness, and hydrophobicity, as well as mechanical properties. The remarkable increase in the water contact angles from 98° for LDPE hollow fibers fabricated without the addition of salt (blank sample) to 130° for membranes fabricated with initial salt content of 68 wt% is mainly attributed to the rough surface structure, comprising a large number of micropapillas produced by removing the imbedded salt crystals. The increase in surface roughness and porosity of hollow fiber membranes with increasing initial salt content was confirmed by scanning electron microscope and atomic force microscopy. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,216
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

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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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