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Enregistrement W2089155095 · doi:10.1002/pc.23181

Impact of BaTiO<sub>3</sub> as insulative ferroelectric barrier on the broadband dielectric properties of MWCNT/PVDF nanocomposites

2014· article· en· W2089155095 sur OpenAlexafffund
Mohammad Arjmand, Uttandaraman Sundararaj

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésMaterials scienceComposite materialDielectricNanocompositePercolation thresholdPercolation (cognitive psychology)Carbon nanotubeFerroelectricityDielectric lossPermittivityBarium titanateDissipation factorDissipationElectrical resistivity and conductivityCeramic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was devoted to investigating the effects of BaTiO3 incorporation on the broadband dielectric properties of melt‐mixed multi‐walled carbon nanotube/poly(vinylidene fluoride) (MWCNT/PVDF) nanocomposites. BaTiO3, as insulative barrier, was incorporated into the composites with MWCNT loadings close to and above the percolation threshold, where conductive networks were unstable and newly formed. The results showed that BaTiO3 did not create any change in the volume resistivity and percolation curve; nevertheless, it reduced the dissipation factor considerably. For instance, at 100 Hz the dissipation factor of the MWCNT/PVDF nanocomposite was 130, which dropped to 48 and 0.45 by adding 1.0 and 3.0 vol% BaTiO3, respectively. It was also observed that incorporating BaTiO3 muted the descending trends of dielectric permittivity and dielectric loss with frequency, confirming the role of BaTiO3 as insulative barrier. The positive impact of BaTiO3 on the dielectric properties of the MWCNT/PVDF nanocomposites was attributed to deteriorated conductive network. POLYM. COMPOS., 299–304, 2016. © 2014 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 seuil0,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations40
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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