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Enregistrement W2748622195 · doi:10.1002/cjce.22999

Electrical and dielectric properties of poly(vinyl alcohol)/starch/graphene nanocomposites

2017· article· en· W2748622195 sur OpenAlexvenueno aff
Osamah A. Bin‐Dahman, Mostafizur Rahaman, Dipak Khastgir, Mamdouh A. Al‐Harthi

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposite Synthesis and Irradiation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Faisal University
Mots-clésMaterials scienceVinyl alcoholGrapheneCrystallinityComposite materialDielectricPlasticizerNanocompositeStarchDielectric lossDifferential scanning calorimetryGlass transitionChemical engineeringPolymerOrganic chemistryChemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrical and dielectric properties of poly(vinyl alcohol) (PVA) films, and PVA/starch blend and its nanocomposites with graphene were investigated. The tested materials were prepared via solution mixing and an evaporative casting technique using glycerol as a plasticizer. Differential scanning calorimetric (DSC) measurement data was used to calculate the percentage of crystallinity and glass transition temperature ( ). Distribution of starch and graphene in the PVA matrix was determined from field emission scanning electron microscopy (FESEM). Effects of the plasticizer and graphene loading on the DC and AC electrical conductivities of the PVA/starch blend were studied. The impact of graphene loadings on the dielectric permittivity (ϵ′), dielectric loss tangent (tan δ), complex electric modulus (M*), and complex impedance (Z*) as a function of frequency were reported. The DC conductivity of PVA was increased with the addition of glycerol and starch. The permittivity of PVA films and PVA/starch/graphene nanocomposites showed a strong frequency‐dependent behaviour in a low frequency zone. The addition of graphene to the PVA/starch blend reduced the area under the semicircles of the Nyquist plot.

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations68
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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