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Enregistrement W2099701415 · doi:10.1002/ceat.200800433

Hydrophilicity Enhancement of High‐Density Polyethylene Film by Ozonation

2009· article· en· W2099701415 sur OpenAlexafffund
Huang Gu, Jianhui Wu, Huu Doan

Notice bibliographique

RevueChemical Engineering & Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolymerizationHigh-density polyethyleneContact angleOzonePolyethyleneAqueous solutionDistilled waterChemistryChemical engineeringMonomerPolymer chemistryPeroxideFourier transform infrared spectroscopyMaterials sciencePolymerOrganic chemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐density polyethylene (HDPE) films were ozonated in the gas phase and in distilled water, respectively, to improve their surface hydrophilicity. The efficiency of ozonation conducted in the gaseous and aqueous phases was compared. The results indicated that the aqueous ozonation was more effective than its gaseous counterpart in terms of peroxide generation. The results also showed that the concentration of peroxides generated on the film surfaces increased with the applied ozone dose and ozonation time in both phases. It was found that the peroxides generated by aqueous ozonation were accessible to monomers for graft polymerization. The hydrophilicity of the HDPE films was significantly improved by graft polymerization of acrylamide (AAm) initiated by the peroxides. The contact angle reduction from 74.9° to 38.6° indicated the successful graft polymerization. The successful graft polymerization of AAm was further confirmed by the formation of new peaks corresponding to amide groups in FTIR spectra and by scanning electron microscope images.

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 seuil0,003

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations18
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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