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Enregistrement W2320857916 · doi:10.5254/1.3544995

Surface Morphology of Thermal, Furnace and Pyrolytic Carbon Blacks by Nitrogen Adsorption - Relation to the Electrical Conductivity

2002· article· en· W2320857916 sur OpenAlexaff
Dana Pantea, Hans Darmstadt, Serge Kaliaguine, Silvia Blacher, Christian Roy

Notice bibliographique

RevueRubber Chemistry and Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFiber-reinforced polymer composites
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrolytic carbonCarbon blackCarbon fibersMaterials scienceMorphology (biology)PyrolysisAdsorptionNitrogenThermal conductivityChemical engineeringComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The surface morphology of various carbon blacks was studied by low-pressure nitrogen adsorption. The shape of their low-pressure nitrogen isotherm depends on the concentration of surface defects. This defect concentration on the surface is different for thermal blacks, even for those of the same grade. Different surface morphologies were also observed for carbon blacks obtained by pyrolysis of truck tires. The concentration of defects increased with pyrolysis pressure. For the various furnace blacks, however, similar surface morphologies were observed. The electrical conductivity of thermal and pyrolytic carbon blacks decreases with increasing defect concentration. However, in spite of a similar surface morphology, different conductivities were observed for furnace blacks. The carbon black surface morphology is therefore not a determining factor for the electrical conductivity. Furthermore, the graphitic character of the carbon black surface was studied by secondary ion mass spectroscopy (SIMS). For thermal, furnace and pyrolytic carbon blacks, the conductivity increased with increasing graphitic character of the carbon black surface, thus underlining the importance of this parameter.

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations14
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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