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Enregistrement W2089296391 · doi:10.1002/app.30177

Multiple percolation in a carbon‐filled polymer composites via foaming

2009· article· en· W2089296391 sur OpenAlexaff
Michael R. Thompson, Ghodratollah Hashemi Motlagh, K. J. Oxby, Andrew N. Hrymak

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCarbon blackComposite numberPercolation (cognitive psychology)Percolation thresholdElectrical resistivity and conductivityConductivityElectrical conductorPolymerFiberCarbon fibersCopolymerChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article describes an investigation into the effects of foaming on the electrical conductivity for a carbon‐filled cyclic olefin copolymer (COC) composite incorporating both chopped carbon fibers (cCF) and carbon black (CB). Foamed and solid samples were injection molded and then analyzed for cell size, fiber length, fiber orientation, and electrical conductivity. Foamed samples exhibited higher electrical conductivity in the through‐plane direction for materials containing only CB or composites containing both filler types, and reduced electrical conductivity in the cCF‐filled composites. The increased electrical property gained by foaming was attributed to multiple percolation with CB aggregates forming more effective conductive clusters and networks in the continuous polymer phase during growth of the gas domains. A mechanism for the phenomenon was proposed based on these experimental observations. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2010

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,774

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations27
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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