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Enregistrement W1998119768 · doi:10.1139/v09-173

Conductivity percolation of carbon nanotubes (CNT) in polystyrene (PS) latex film

2010· article· en· W1998119768 sur OpenAlexvenueno aff
Ş. Uğur, Önder Yargı, Önder Pekcan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimler Akademisi
Mots-clésPercolation thresholdConductivityAnnealing (glass)Carbon nanotubePolystyreneElectrical resistivity and conductivityComposite materialMass fractionPercolation theoryMaterials scienceVoid (composites)Glass transitionPercolation (cognitive psychology)ChemistryAnalytical Chemistry (journal)PolymerPhysical chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the effect of multiwalled carbon nanotubes (MWNT) on film formation behaviour and electrical conductivity properties of polystrene (PS) latex film was investigated by using the photon transmission technique and electrical conductivity measurements. Films were prepared by mixing PS latex with different amounts of MWNTs, varying in the range between 0 and 20 wt%. After drying, MWNT content films were separately annealed above the glass transition temperature (Tg) of PS, ranging from 100 to 270 °C, for 10 min. To monitor film formation behavior of PS–MWNT composites, transmitted light intensity, Itr, was measured after each annealing step. The surface conductivity of annealed films at 170 °C was measured and found to increase dramatically above a certain fraction of MWNT (4 wt%) following the percolation theory. This fraction was defined as the percolation threshold of conductivity, Rc. The conductivity scales with the mass fraction of MWNT as a power law with exponent 2.27, which is extremely close to the value of 2.0 predicted by percolation theory. In addition, the increase in Itr during annealing was explained by void closure and interdiffusion processes. Film formation stages were modeled and the corresponding activation energies were measured.

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)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations23
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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