MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2278713503 · doi:10.1063/1.4943054

Alternating magnetic field heat behaviors of PVDF fibrous mats filled with iron oxide nanoparticles

2016· article· en· W2278713503 sur OpenAlexaff
Jinu Kim, Jungsu Choi, Heejae Yang, Frank Ko, Ki Hyeon Kim

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésPolyvinylidene fluorideIron oxide nanoparticlesElectrospinningMaterials scienceIron oxideNanoparticleMagnetizationComposite materialMagnetic fieldMagnetic nanoparticlesPolymerNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To study the magnetic heat behaviors, iron oxide nanoparticles (IONPs) and the polyvinylidene fluoride (PVDF) fibrous mats filled with IONPs were prepared by using coprecipitaion method and the electrospinning technique. The synthesized IONPs exhibited a magnetization of about 72 emu/g with average diameter of about 10 nm. The magnetizations of PVDF fibrous mats filled with IONPs showed 2.6 emu/g, 5.5 emu/g and 9.9 emu/g for 5 wt.%, 10 wt.% and 20 wt.% IONPs concentration, respectively. The heat of the magnetic fibrous mats were measured under various alternating magnetic fields (90, 128, and 167 Oe), frequencies (190, 250 and 355 kHz). The maximum saturated temperature showed up to 62 °C for 20 wt.% IONPs filled in PVDF fibrous mat under 167 Oe and 355 kHz.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,313

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIP AdvancesMême sujetCharacterization and Applications of Magnetic NanoparticlesTravaux en français237 207