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Enregistrement W2302331244 · doi:10.1002/pi.5107

Lipid‐derived monomer and corresponding bio‐based nanocomposites

2016· article· en· W2302331244 sur OpenAlexafffund
Muhammad Arshad, Liliang Huang, Aman Ullah

Notice bibliographique

RevuePolymer International · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilUniversity of Alberta
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeMonomerCopolymerStearic acidPolymerThermal stabilityAcrylateChemical engineeringThermogravimetric analysisPolymer chemistryFourier transform infrared spectroscopyAttenuated total reflectionComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fatty acid based monomer and corresponding hybrid polymer layered silicate nanocomposites have successfully been prepared by using in situ polymerizations. The hybrid materials were prepared by adding different ratios of nanoclay during free radical homopolymerization of 2‐(acryloyloxy)ethyl stearate (AOES) monomer and copolymerization of AOES with styrene. AOES monomer was synthesized by treating stearic acid with 2‐hydroxyethyl acrylate. The formation of AOES monomer, homopolymer and copolymer was confirmed by 1H NMR spectroscopic analysis. Further analysis and characterization of the nanocomposites were carried out by XRD, transmission electron microscopy, AFM and attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy. TGA of the polymer nanocomposites was also carried out to evaluate their thermal stability, while flammability tests were conducted to investigate the effect of layered silicate on flame retardancy. Nanofiller addition into the polymer matrix substantially improved the thermal properties and fire retardancy of the composites. © 2016 Society of Chemical Industry

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 seuil0,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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