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Enregistrement W2095299678 · doi:10.1002/app.29060

Effects of starch nanocrystal‐<i>graft</i>‐polycaprolactone on mechanical properties of waterborne polyurethane‐based nanocomposites

2008· article· en· W2095299678 sur OpenAlexaff
Peter R. Chang, Fujin Ai, Yun Chen, Alain Dufresne, Jin Huang

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolycaprolactoneMaterials scienceUltimate tensile strengthPolyurethaneNanocompositeComposite materialDynamic mechanical analysisElongationBiopolymerPolymerChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Based on a “graft from” strategy, the surface of starch nanocrystals (StN) were functionalized by grafting with polycaprolactone (PCL) chains via microwave assisted ring‐opening polymerization (ROP). The modified natural nanoparticles were then compounded into a PCL‐based waterborne polyurethane as matrix. The structural and mechanical properties of the WPU/StN‐g‐PCL nanocomposites were characterized by XRD, FTIR, SEM, DSC, DMA, and tensile testing. It was interesting to note that a loading‐level of 5 wt % StN‐g‐PCL resulted in a simultaneous enhancement of tensile strength and elongation at break, both of which were higher than those of neat WPU. This enhancement was attributed to the uniform dispersion of StN‐g‐PCL because of its nano‐scale size, the increased entanglements mediated with grafted PCL chains, and the reinforcing function of rigid StN. Increasing the StN‐g‐PCL content however caused the StN‐g‐PCL to self‐aggregate as crystalline domains, which impeded improvement in tensile strength and elongation at break, but significantly enhanced Young's modulus. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci, 2009

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations87
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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