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Enregistrement W1983011246 · doi:10.1021/jp054469y

FTIR Characterization of the Reactive Interface of Cobalt Oxide Nanoparticles Embedded in Polymeric Matrices

2006· article· en· W1983011246 sur OpenAlexaff
Rina Tannenbaum, Melissa Zubris, Kasi David, Dan Ciprari, Karl I. Jacob, Iwona Jasiuk, Nily Dan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanoparticleThermogravimetric analysisPolymerFourier transform infrared spectroscopyCobalt oxideCobaltOxideChemical engineeringInfrared spectroscopyTransmission electron microscopyAdsorptionPolymer chemistryAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyComposite materialPhysical chemistryChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) was used as a novel characterization method to determine the properties of the interface that developed when cobalt oxide nanoparticles were self-assembled in a poly(methyl methacrylate) (PMMA) matrix. The method employed the distinct changes that were observed in the infrared spectra of the polymer upon adsorption onto the cobalt oxide nanoparticles, allowing a quantitative determination of the average number of contact points that the average polymer chain formed with the surface of a cobalt oxide nanoparticle of average size. The results obtained with this method compared favorably to those obtained by the coupling of transmission electron microscopy (TEM) experiments with thermogravimetric analysis (TGA). On the basis of both methods, we concluded that the interfacial region created between the cobalt oxide nanoparticles and PMMA is extremely sensitive to the chain length, i.e., the number of anchor points and the density of the polymer layer increase with chain molecular weight. At molecular weights of approximately 250,000, the density of the polymer layer saturates at a value that correspond to that of very thin PMMA films.

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 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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, 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

Citations68
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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