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Enregistrement W2109624451 · doi:10.1002/app.40142

Biobased epoxy resin from canola oil

2013· article· en· W2109624451 sur OpenAlexaff
Tolibjon S. Omonov, Jonathan M. Curtis

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermosetting polymerCuring (chemistry)EpoxyMaterials scienceDifferential scanning calorimetryDynamic mechanical analysisComposite materialPhthalic anhydrideThermomechanical analysisGlass transitionPolymerChemistryOrganic chemistryThermal expansion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Epoxidized canola oil (ECO)‐based thermoset epoxy resins were formulated with phthalic anhydride (PA) as the curing agent for different ratios of ECO to PA (1:1, 1:1.5, and 1:2 mol/mol) at curing temperatures of 155, 170, 185, and 200°C. The gelation process of the epoxy resins and the viscoelastic properties of the systems during curing were studied by rheometry, whereas the dynamic mechanical and thermal properties of the cured resins were studied by dynamic mechanical analysis (DMA) and differential scanning calorimetry. We found that the thermomechanical properties of the resins were not strongly dependent on the curing temperature of the resin, although elevated temperatures significantly accelerated the curing process. However, an increase in the curing agent (PA) amount significantly altered both the reaction rate and the thermomechanical properties of the final resin. Thus, in the ECO/PA system, the selection of the combination of the curing temperature and the molar ratios of the curing agent could be used to design thermoset resins with unique thermomechanical properties. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2014 , 131 , 40142.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations39
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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