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Enregistrement W2089375074 · doi:10.1021/la062879n

Synthesis of TiO<sub>2</sub>−PMMA Nanocomposite:  Using Methacrylic Acid as a Coupling Agent

2007· article· en· W2089375074 sur OpenAlexaff
S. M. Khaled, Ruohong Sui, Paul A. Charpentier, Amin S. Rizkalla

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocompositeMaterials scienceGlass transitionComposite materialPolymerDynamic mechanical analysisMethacrylateMethacrylic acidMethyl methacrylateSurface modificationPolymer nanocompositeElastic modulusChemical engineeringCopolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inorganic-polymer nanocomposites are of significant interest for emerging materials due to their improved properties and unique combination of properties. Methacrylic acid (MA), a functionalization agent that can chemically link TiO2 nanomaterials (n-TiO2) and polymer matrix, was used to modify the surface of n-TiO2 using a Ti-carboxylic coordination bond. Then, the double bond in MA was copolymerized with methyl methacrylate (MMA) to form a n-TiO2-PMMA nanocomposite. The resulting n-TiO2-PMMA nanocomposite materials were characterized by using thermal analysis, electron microscopy, and elemental analysis. The dynamic mechanical properties (Young's and shear modulus) were measured using an ultrasonic pulse technique. The electron microscopy results showed a good distribution of the nanofillers in the polymer matrix. The glass transition temperature, thermal degradation temperature, and dynamic elastic moduli of the nanocomposites were shown to increase with an increase in the weight percentage of nanofibers in the composite. The resulting nanocomposites exhibited improved elastic properties and have potential application in dental composites and bone cements.

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 seuil0,004

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations223
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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