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Enregistrement W2943248315 · doi:10.1021/acsomega.9b00688

Robust Superhydrophobic Cotton Fibers Prepared by Simple Dip-Coating Approach Using Chemical and Plasma-Etching Pretreatments

2019· article· en· W2943248315 sur OpenAlexafffund
Phuong Nguyen‐Tri, Funda Altiparmak, Nam Nguyen, Ludovic Tuduri, Claudiane Ouellet‐Plamondon, Robert E. Prud’homme

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailÉcole de Technologie SupérieureUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceTetraethyl orthosilicateAbrasion (mechanical)Superhydrophobic coatingEtching (microfabrication)Contact angleComposite materialAlkali metalCoatingPlasma etchingChemical engineeringIsotropic etchingDurabilityLayer (electronics)NanotechnologyChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The preparation of superhydrophobic textiles with high mechanical and chemical durability is challenging. Here, facile and fluorine-free methods, using alkali and plasma-etching treatments, followed by the addition of silica nanoparticles and tetraethyl orthosilicate (TEOS), were used to prepare superhydrophobic cotton surfaces. With different input variables and etching techniques, superhydrophobic cotton fabrics with high chemical and mechanical durability were successfully prepared, with contact angles up to 173°. A control of the surface architecture at the nanoscale in combination with a homogeneous repellent layer of TEOS in the cotton surface was achieved. The repellent properties of the as-prepared cotton remain stable under accelerated laundering and abrasion test conditions. The etching pretreatment by alkali or plasma plays a key role in obtaining superhydrophobic cotton surfaces.

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations131
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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