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Enregistrement W2094369512 · doi:10.1021/ma500164s

Poly(methyl methacrylate)/Graphene Oxide Nanocomposites by a Precipitation Polymerization Process and Their Dielectric and Rheological Characterization

2014· article· en· W2094369512 sur OpenAlexaff
Jean‐Michel Thomassin, Milana Trifkovic, Walid Alkarmo, Christophe Detrembleur, Christine Jérôme, Christopher W. Macosko

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanocompositePolymerizationChemical engineeringPolymerOxideGrapheneMethyl methacrylatePoly(methyl methacrylate)Polymer nanocompositeDielectricPolymer chemistryComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a method for achieving controlled dispersion of graphene oxide (GO) in poly(methyl methacrylate) (PMMA) via the precipitation polymerization process in a water/methanol mixture. GO acts as a surfactant and adsorbs on the interface between polymerized PMMA particles and solvent mixture. Scanning electron and transmission electron microscopy confirmed that the precipitate consists of polymer particles (<1 μm) surrounded by the GO sheets. Compression molding of the precipitate yields a polymer nanocomposite with the GO organized into a regularly spaced 3D network which percolates at 0.2 wt % GO. Simple thermal reduction of the GO sheets dispersed in PMMA at relatively low temperature (210 °C) achieved electrical conductivity higher than 10 –2 S/m at 0.4 wt % of GO. Parallel dielectric and rheological characterization demonstrated that the thermal reduction is a quite fast process without significant degradation of the polymer. The study should open up new opportunities in the design of GO-based polymer nanocomposites.

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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,545

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations80
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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