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Enregistrement W2323977780 · doi:10.1021/ma400081d

Supramolecular Interactions of High Molecular Weight Poly(2,7-carbazole)s with Single-Walled Carbon Nanotubes

2013· article· en· W2323977780 sur OpenAlexaff
Nicole A. Rice, Alex Adronov

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCarbon Nanotubes in Composites
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon nanotubeRaman spectroscopyPolymerCarbazoleMaterials sciencePhotoluminescenceThermogravimetric analysisNanotubeChemical engineeringMonomerPolymer chemistryNanotechnologyChemistryPhotochemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel 2,7-carbazole monomer unit was synthesized and used to prepare two poly(2,7-carbazole)s, both of which were obtained in relatively high molecular weight and display excellent solubility in common organic solvents. The polymers were able to effectively disperse carbon nanotube bundles in both THF and toluene using a relatively simple procedure to yield concentrated polymer–carbon nanotube samples that were stable for months. The polymer-coated carbon nanotube samples were characterized by thermogravimetric analysis, atomic force microscopy, absorption spectroscopy, photoluminescence mapping, and Raman spectroscopy. It was found that the polymers used in this study preferentially interact with carbon nanotubes having diameters of 1.15 nm or less. Additionally, it was observed that the carbon nanotubes remained effectively debundled by the polymers after removal of solvent, as was demonstrated by Raman and photoluminescence mapping of solid films of the polymer–carbon nanotube composites.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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.

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

Citations50
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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