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Enregistrement W2068521809 · doi:10.1002/pc.22627

Mechanical and thermal properties of polypropylene/montmorillonite nanocomposites using stearic acid as both an interface and a clay surface modifier

2013· article· en· W2068521809 sur OpenAlexaff
Lucas González, Pierre G. Lafleur, Tomás Lozano, Ana Beatriz Morales, Ricardo Garcı́a, Marisela Angeles, Francisco J. Rodríguez, Saúl Sanchez

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStearic acidMaterials scienceNanocompositeMontmorillonitePolypropyleneCrystallizationDifferential scanning calorimetryDispersion (optics)Composite materialUltimate tensile strengthChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of stearic acid treatment on the crystallization, morphology, thermal, and mechanical properties of polypropylene (PP)/montmorillonite (Mm) nanocomposites were investigated. Stearic acid was used as a new surface modifier for Mm, and also small amounts of this acid were used as a new interface modifier. Nanocomposites containing 1.5, 2.5, 5, and 10% in weight of the unmodified and modified Mm were prepared by melt blending. The tensile and impact properties of nanocomposites were evaluated. Wide‐angle X‐ray diffraction was used to study both the generated PP β crystals and the dispersion state of the nanocomposites. Differential scanning calorimeter was used to detect the melting and crystallization behavior of the samples. The toughness of some nanocomposites was higher than the pure PP. β phase of PP was observed with the addition of Mm. Stearic acid favored the dispersion of the nanocomposites when used as interface modifier. Nanocomposites with better dispersion exhibited crystallization temperatures similar to pure PP. POLYM. COMPOS., 35:1–9, 2014. © 2013 Society of Plastics Engineers

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 seuil0,003

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations47
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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