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Enregistrement W2010539038 · doi:10.1021/cm801075u

Ethylene Glycol Based Ferrofluid for the Fabrication of Magnetically Deformable Liquid Mirrors

2008· article· en· W2010539038 sur OpenAlexafffund
Jean-Philippe Déry, E. F. Borra, Anna M. Ritcey

Notice bibliographique

RevueChemistry of Materials · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésEthylene glycolFerrofluidNanoparticleMaterials scienceCarboxylateChemical engineeringMagnetic nanoparticlesSurface modificationEthylene oxideIron oxide nanoparticlesNanotechnologyOrganic chemistryChemistryMagnetic fieldPolymerComposite materialCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stable ferrofluids composed of positively charged magnetic iron oxide nanoparticles coated with 2-[2-(2-methoxyethoxy)ethoxy]acetic acid (MOEEAA) are prepared in ethylene glycol. These new ferrofluids exhibit a magnetic response that is equivalent to that found for corresponding citrate stabilized particles. Unlike the uncoated positively charged particles, nanoparticles coated with MOEEAA and dispersed in ethylene glycol remained stable in the presence of a magnetic field. Infrared spectra indicate that surface grafting occurs through the terminal carboxylate group which is bound to the iron oxide nanoparticles both through bridging and unidentate structures. A surface grafting density of 1.2 molecules/nm 2 is determined from thermogravimetry measurements. Although MOEEAA functionalization increases the stability of nanoparticle suspensions in ethylene glycol, surface charge is also essential for the prevention of particle agglomeration. Importantly, the MOEEAA stabilized ferrofluid is compatible with the deposition of surface films of silver nanoparticles and thus allows for the preparation of magnetically deformable liquid mirrors.

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations43
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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