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Enregistrement W2011691529 · doi:10.1002/app.13414

Study of the effect of branch content of octene‐based linear low‐density polyethylene on its melt miscibility with high‐density polyethylene by inverse gas chromatography

2003· article· en· W2011691529 sur OpenAlexaff
Liyan Zhao, Phillip Choi

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdsorption, diffusion, and thermodynamic properties of materials
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear low-density polyethyleneHigh-density polyethyleneMiscibilityPolyethyleneMaterials scienceInverse gas chromatography1-OctenePolymer blendLow-density polyethyleneTernary operationOctenePolymerPolymer chemistryComposite materialCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Inverse gas chromatography was used to measure Flory–Huggins interaction parameters (χ23) for five binary blends consisting of high‐density polyethylene (HDPE) and octene‐based linear low‐density polyethylene (LLDPE) with different compositions at four elevated temperatures. The branch content of the LLDPE used in each pair of the blends ranged from 2 to 87 branches per 1000 backbone carbons. To obtain solvent‐independent χ23, the data analysis approach recently proposed by Zhao and Choi (Polymer 2001, 42, 1075) was used. The results indicate that the higher the branch content of LLDPE, the higher the measured χ23, signifying that HDPE/LLDPE blends with low branch content LLDPEs are relatively more miscible than those with high branch contents. In particular, when the branch content of LLDPE is higher than 50 branches per 1000 backbone carbons, phase separation may occur. This result is in good agreement with other researchers' results obtained from different techniques. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 91: 1927–1931, 2004

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 seuil0,002

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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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