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Enregistrement W2901543504 · doi:10.1002/app.46927

Properties of mineral filled poly(lactic acid)/poly(methyl methacrylate) blend

2018· article· en· W2901543504 sur OpenAlexaff
Mauricio Gonzalez‐Garzon, Shant Shahbikian, Michel A. Huneault

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Polymer Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceThermogravimetric analysisRheologyDifferential scanning calorimetryCalcium carbonateThermal stabilityQuartzComposite materialDynamic mechanical analysisChemical engineeringPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This study examines the influence of three different minerals, that is, clay, calcium carbonate, and quartz on the physical, thermal, and mechanical properties of poly(lactic acid) (PLA)/poly(methyl methacrylate) blend. Rheological behavior and phase structure were initially studied by small‐amplitude oscillatory shear rheology. Clay‐ and quartz‐filled materials presented an increase in viscosity at low frequency associated with the presence of a yield stress. However, this behavior was not observed for calcium carbonate filled materials due to a matrix degradation effect. To elucidate this aspect, thermal stability and thermal properties were examined by thermogravimetric analysis and differential scanning calorimetry, showing that calcium carbonate promotes degradation of the PLA phase. No nucleating effect was observed in the presence of the minerals. Dynamical mechanical analysis and mechanical characterization revealed an increase of the overall softening temperature and, a reinforcing effect for clay‐ and quartz‐based composites. © 2018 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2019 , 136 , 46927.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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