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Enregistrement W2009319848 · doi:10.5539/mas.v2n2p131

Effect of Blending Temperature on the Characteristics of Modified Polyacrylonitrie Homopolymer

2008· article· en· W2009319848 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmad Fauzi Ismaila, Azeman Mustafa, Muhammad Syukri Abd Rahaman

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFiber-reinforced polymer composites
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKementerian Sains, Teknologi dan InovasiNational Science Foundation
Mots-clésPolyacrylonitrileComonomerItaconic acidMaterials scienceSpinningFiberPolymer chemistrySynthetic fiberDimethylformamideFourier transform infrared spectroscopyAcrylonitrileChemical engineeringComposite materialPolymerPolymerizationOrganic chemistryChemistryCopolymerSolvent

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the modification of polyacrylonitrile (PAN) homopolymer by a blending technique. The discussion on this modified PAN fiber involves the comparison a new concept of comonomer attachment compared to the conventional method. The PAN homopolymer and comonomers (i.e. itaconic acid (IA) and methylacrylate (MA)) were dissolved in dimethylformamide (DMF) at two different temperatures; 70°C (Type 1) and ambient temperature (Type 2). These fibers were fabricated using a simple the dry/wet spinning process before subjected to a stabilization process. FTIR result shows that the peaks (around 1600cm-1) indicated that the comonomers in Type 1 fiber were attached to the PAN homopolymer backbone during the dope preparation step. However for Type 2 fibers, the comonomers were only attached to the PAN homopolymer backbone during the stabilization process. Type 1 fibers also have higher weight loss and faster stabilization compared to Type 2 fibers. Therefore, the blending process at heat temperature of 70ºC is claimed as the technique that can modify the PAN homopolymer and make the stabilization process of PAN fibers faster.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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