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Enregistrement W2073726401 · doi:10.1002/pc.23502

Facile preparation and characterization of sodium alginate/graphite conductive composite hydrogel

2015· article· en· W2073726401 sur OpenAlexaff
Bing Qu, Junrong Li, Huining Xiao, Beihai He, Liying Qian

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGraphiteMaterials scienceThermogravimetric analysisComposite numberSelf-healing hydrogelsComposite materialScanning electron microscopeThermal stabilityRaman spectroscopyChemical engineeringPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conductive composite hydrogels based on sodium alginate (SA) and graphite were fabricated by a facile method via dispersing homogeneously conductive graphite into SA hydrogel matrix. The hydrogel was formed by in situ release of Ca 2+ from Ca–EDTA, thus eliminating the multistep reactions and tedious purification compared to the previous work. Raman spectra, scanning electron microscopy (SEM), X‐ray diffraction (XRD), and thermogravimetric analysis (TGA) were used to characterize the structure, crystalline nature, and thermostability of SA/graphite composite hydrogels. The SA/graphite composite hydrogels exhibited the improved network and layer‐type structure. The thermal stability of the hydrogel decreased slightly after the graphite was incorporated into the SA hydrogel matrix regardless of the content of graphite. The enhanced mechanical strength of SA/graphite composite hydrogel was achieved via increasing the f value (i.e., [Ca 2+ ]/[COO ‐ in alginate]) and lowering graphite content. The conductivity of the composite hydrogels could be varied in a broad range, reaching up to 10 −3 S/cm, mainly depending on the content of graphite and the f value. POLYM. COMPOS., 37:3050–3056, 2016. © 2015 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 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,562

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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