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Enregistrement W1971639451 · doi:10.1002/app.31108

The art of surface modification of synthetic polymeric membranes

2009· article· en· W1971639451 sur OpenAlexaff
K.C. Khulbe, Chao Feng, Takeshi Matsuura

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneBiofoulingSurface modificationMaterials sciencePolymerGraftingPolymeric membraneSynthetic membraneChemical engineeringPolymer chemistryPolymer scienceNanotechnologyChemistryComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development in the area of surface modification of polymeric synthetic membranes since 2000 is reviewed. Many patents, articles, and reviews have been written on the development in the area of surface modification of polymeric synthetic membranes subjected to RO, UF, NF, gas separation (GS), and biomedical applications, mainly since 2000, but recently more attention has been given to the modification of their surfaces to obtain desirable results. In particular, most emphasis has been given to plasma treatment, grafting of polymers on the surface, and modifying the surfaces by adding SMMs (surface‐modifying molecules). New additives are synthesized to make the polymeric membrane surfaces either to be more hydrophilic or hydrophobic, aimed at improvement in selectivity and permeability of the membranes for GS, NF, and RO. Improvement in antifouling by surface modification is also a popular topic in the membrane industries. In the last 8 years, tremendous research efforts have been made on the development of antifouling membranes. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2010

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations286
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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