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Enregistrement W1999570699 · doi:10.1179/1743294413y.0000000156

Electrophoretic deposition of linear polyethylenimine and composite films

2013· article· en· W1999570699 sur OpenAlexaff
Y. Sun, M.S. Ata, Igor Zhitomirsky

Notice bibliographique

RevueSurface Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrophoretic Deposition in Materials Science
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyethylenimineElectrophoretic depositionMaterials scienceDeposition (geology)Composite numberComposite materialElectrophoresisChemical engineeringNanotechnologyChromatographyCoatingChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrophoretic deposition method has been developed for the electrodeposition of linear polyethylenimine (LPEI) films. The deposition mechanism is based on the electrophoresis of protonated LPEI-H+, base generation at the cathode surface, charge neutralisation and formation of insoluble LPEI films. Quartz crystal microbalance data, coupled with the results of electron microscopy, showed that deposition rate and film thickness can be varied and controlled by the variation of deposition time and voltage. LPEI films provided corrosion protection of stainless steel substrates. LPEI was used for the dispersion, charging and electrophoretic deposition of TiO2, hydrotalcite and MnO2 particles and fabrication of composite films. Scanning electron microscopy and thermogravimetric analysis showed the formation of composite films, containing 45·4%TiO2, 53·1% hydrotalcite and 33·3%MnO2 in the LPEI matrix. The film thickness was varied in the range of 0·1–4 μm by variation of the deposition time at a constant deposition voltage. The proposed approach paves the way for the fabrication of organic–inorganic composite films combining functional properties of LPEI and inorganic materials.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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