MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2100964294 · doi:10.1002/cjce.21701

Silver‐coated copper nanowires with improved anti‐oxidation property as conductive fillers in low‐density polyethylene

2012· article· en· W2100964294 sur OpenAlexafffundvenueabout
Xiaoxiong Luo, Genaro A. Gelves, Uttandaraman Sundararaj, Jing‐Li Luo

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaXerox Foundation
Mots-clésMaterials scienceCopperNanocompositeCoatingPolyethyleneElectrical resistivity and conductivityComposite materialNanowireCurrent densityLow-density polyethyleneReagentVolume (thermodynamics)Chemical engineeringMetallurgyNanotechnologyChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Silver‐coated copper nanowires (AgCuNWs) are prepared by chemical plating method with copper nanowires (CuNWs) and Ag‐amine reagent. The prepared AgCuNWs with silver content of 66.52 wt.%, diameter 28–33 nm exhibited improved anti‐oxidation behaviour. The silver coating on AgCuNWs can effectively reduce the formation of copper oxide under room temperature. The temperature at which nanowires begin to gain weight can be improved from 85 to 230°C and the maximum weight gain can be decreased from 20.3% to 3.2% by applying silver coating. The volume electrical resistivity of the AgCuNWs filled low‐density polyethylene nanocomposites is lower than that of the CuNWs filled low‐density polyethylene nanocomposites with same volume percentage of fillers because the silver content in the AgCuNWs is not oxidised during compression moulding. © 2012 Canadian Society for Chemical Engineering

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 seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations30
Publié2012
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetAdvanced Sensor and Energy Harvesting MaterialsTravaux en français237 207