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Enregistrement W2084996174 · doi:10.1002/macp.201100189

An Efficient In Situ Polymerization Method for the Production of Polyethylene/Clay Nanocomposites: Effect of Polymerization Conditions on Particle Morphology

2011· article· en· W2084996174 sur OpenAlexaff
Abolfazl Maneshi, João B. P. Soares, Leonardo C. Simon

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Chemistry and Physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerizationMaterials scienceOrganoclayIn situ polymerizationPolyethyleneExfoliation jointPolymer clayPolymer chemistryZirconiumPolymerCoordination polymerizationChain-growth polymerizationNanocompositeChemical engineeringRadical polymerizationComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of polymerization temperature, TIBA concentration, and zirconium loading on clay on the in situ polymerization of ethylene with clay-supported metallocenes is investigated. Polymerization activity, clay exfoliation, and powder morphology are the response parameters. Zirconium loading on clay plays a determining role on polymerization activity and polymer/clay particle morphology, and increasing the polymerization temperature is found to facilitate clay exfoliation. A simpler procedure for in situ polymerization is also described in which the organoclay treated with trimethylaluminum acts as a cocatalyst in the presence of TIBA to obtain polyethylene/clay nanocomposites with acceptable activities and morphologies.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,371

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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