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Enregistrement W2561834718 · doi:10.22606/jan.2016.12007

Comparison of Three Polypyrrole-Cellulose Nanocomposites Synthesis

2016· article· en· W2561834718 sur OpenAlexafffund
Benoît Bideau, Éric Loranger, Claude Daneault

Notice bibliographique

RevueJournal of Advances in Nanomaterials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolypyrroleMaterials scienceComposite materialNanocompositeThermogravimetric analysisNanofiberComposite numberScanning electron microscopeUltimate tensile strengthCelluloseElectrodeBacterial celluloseModulusPolymerChemical engineeringPolymerizationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, composite films based on TEMPO-oxidized cellulose nanofibers (TOCN), and polypyrrole (PPy) were synthesized by three different processes.The flexible composite films were investigated with scanning electron microscopy, thermogravimetric analysis, contact angle measurements, and finally, by mechanical and electrical testing.The developed composites have shown interesting mechanical properties (TOCN/PPy-3) as Young modulus (6.35 GPa) and tensile stress (65.6 MPa) or electrical conductivity (TOCN/PPy-1; 51.6 S/cm) for further applications such as flexible electrode.From proposed methods, the grafting of N-(3-aminopropyl)pyrrole was also interesting because it presented intermediate properties from all composites, and could represent a good compromise between the mechanical and electrical properties.Depending of their final application and by choosing an appropriate fabrication method, these composites could be considered in the design of high-performance electrodes for supercapacitor, battery, sensor or various packaging.

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 seuil0,005

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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