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Enregistrement W2089916583 · doi:10.1002/polb.10768

Influence of the surface chemistry on the structural and mechanical properties of silica‐polymer composites

2003· article· en· W2089916583 sur OpenAlexaff
Jean‐Philippe Boisvert, Jacques Persello, Aurélien Guyard

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science Part B Polymer Physics · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVinyl alcoholComposite numberPolymerSwellingDispersityComposite materialMaterials scienceParticle (ecology)Aqueous solutionChemical engineeringNanocompositeAdsorptionVolume fractionPolymer chemistryChemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Poly(vinyl alcohol) (PVA) composite films filled with nanometric, monodisperse, and spherical silica particles were prepared by the mixing of an aqueous PVA solution and SiO2 colloidal suspension and the evaporation of the solvent. Adjusting the solution pH to 5 and 9 controlled the PVA‐SiO2 interaction. Adsorption isotherms showed a higher PVA/surface affinity at a lower pH. This interaction influenced the composite structure and the particle distribution within the polymer matrix, which was investigated by small‐angle neutron scattering, electron microscopy, and swelling measurements. Most of the mechanical properties could be related to the composite structure, that is, the distribution of clusters within the polymer matrix. The progressive creation of a cluster network within the polymeric matrix as the silica volume fraction increased reduced the extensibility or swelling capacity of the composite. The effect was more acute at a higher pH, at which the surface interaction with PVA was weaker and promoted the interconnection between clusters. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. J Polym Sci Part B: Polym Phys 41: 3127–3138, 2003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations24
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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