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Enregistrement W2036021495 · doi:10.1002/app.41786

Microscopic, structural, and electrical characterization of the carbonaceous materials synthesized from various lignin feedstocks

2014· article· en· W2036021495 sur OpenAlexaff
Singaravelu Vivekanandhan, Manjusri Misra, Amar K. Mohanty

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonizationLigninRaman spectroscopyMaterials scienceCharacterization (materials science)Chemical engineeringScanning electron microscopeCarbon fibersChemical compositionOrganic chemistryChemistryComposite materialNanotechnologyComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Microscopic, structural and electrical characterization of the carbonaceous materials synthesized from different types of lignin precursors are investigated employing scanning electron microcopy (SEM), Raman spectroscopy, X‐ray diffraction, and AC conductivity techniques. Lignin precursors from various resources carbonized at 900°C for 6 h under nitrogen atmosphere are used for this study. SEM analysis indicates formation of various microstructures, which are highly influenced by the carbonization behavior of lignin feedstocks that varies with chemical composition as well as purity. Raman spectroscopy of the carbon materials shows significant variations of its features, which represents their unique carbonization behaviors and graphitization events. Clear understanding of peak intensity, shape, and area gave very different structural features influenced by their chemical environment of the chosen precursor lignins. Phase purity and the graphitization degree are investigated through their X‐ray diffraction patterns. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2015 , 132 , 41786.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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