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Enregistrement W2279807588 · doi:10.1002/macp.201500530

Induced Microphase Separation in Hybrid Composite Polymer Electrolytes Based on Poly(acrylonitrile‐<i>r</i>‐butadienes) and Ionic Liquids

2016· article· en· W2279807588 sur OpenAlexaff
Michael Wirey, Marcus Hunt, Tyler Blensdorf, Barry Stein, Ulrike Werner‐Zwanziger, Margaret A. Hanson, Waleed E. Mahmoud, Ahmed A. Al‐Ghamdi, John P. Carini, Lyudmila M. Bronstein

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Chemistry and Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Materials and Technologies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrifluoromethanesulfonateAcrylonitrileIonic liquidIonic conductivitySubstituentElectrolytePolymer chemistryMaterials sciencePhase (matter)PolymerComposite numberConductivityIonic bondingChemical engineeringCopolymerChemistryIonPhysical chemistryOrganic chemistryComposite materialElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Novel hybrid, composite polymer electrolytes (HCPEs) based on poly(acrylonitrile‐r‐butadiene) (PAN‐r‐PB), CN‐modified silica nanoparticles (CN‐MSNs), Li triflate, and ionic liquids (ILs) are synthesized. Using a combination of methods, it is demonstrated that these materials segregate into PAN‐rich and PB‐rich phases, the behavior of which changes depending on the IL type. The incorporation of ILs containing hexyl and octyl substituents at the imidazolium rings leads to a higher mobility of the PB‐rich phase and a decrease of the density of the neighboring PAN‐rich phase, allowing an improvement of the Li ion conductivity. However, with an increase of the substituent length from decyl to dodecyl, ordering of the hydrophobic tails in the PB‐rich phase leads to both stiffening of the latter and corresponding ordering of the ionic pairs of ILs, resulting in a decreased conductivity. The results of this work are broadly applicable for controlling the structure and properties of polymeric materials exhibiting microphase segregation. image

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations57
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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