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Enregistrement W2910910329 · doi:10.1039/c8ra09522a

Effect of nanoclay orientation on oxygen barrier properties of LbL nanocomposite coated films

2019· article· en· W2910910329 sur OpenAlexafffund
Fatma Ben Dhieb, Ebrahim Jalali Dil, Seyyed H. Tabatabaei, Frej Mighri, Abdellah Ajji

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensUniversité LavalProAmpac (Canada)Polytechnique MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanocompositeMaterials scienceOrientation (vector space)OxygenChemical engineeringComposite materialNanotechnologyChemistryOrganic chemistryGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Layer by layer (LbL) film deposition is an efficient technique used to produce thin coatings with high gas barrier properties. In this study, multilayer composite coatings with hydrogen bonding inter-layer interactions were deposited by LbL on a PET substrate, with an alternate deposition of a nanoclay layer and different intercalating polymers layers, namely chitosan (CS), polyethylene oxide (PEO), polyvinylpyrrolidone (PVP) and polyvinyl alcohol (PVA). The investigated coatings had two different structures, quadlayers and bilayers which are different in the number of layers in the repetitive unit (four and two respectively). The alignment of nanoclay platelets and the extent of their intercalation were studied using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and X-ray diffraction (XRD). The results showed that the dispersion level and the orientation of nanoclay particles depend considerably on the molecular structure of intercalating polymers and their interactions with nanoclay. An oxygen permeability model, specific to high filler loading composites, was then developed by considering only the aspect ratio and the volume fraction of the nanoparticles.

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 seuil0,003

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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