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Enregistrement W2964699634 · doi:10.1080/01932691.2019.1647229

Comparative study of CNC and CNF as additives in waterborne acrylate-based anti-corrosion coatings

2019· article· en· W2964699634 sur OpenAlex
Yunjuan He, Yaman Boluk, Jinshan Pan, Anwar Ahniyaz, Tomas Deltin, Per M. Claesson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Dispersion Science and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeDielectric spectroscopyContact angleCorrosionCelluloseAcrylateWettingFourier transform infrared spectroscopyComposite materialMicrostructureChemical engineeringComposite numberElectrochemistryPolymerChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanocomposite coatings are of great interest as barrier coatings since synergy effects between matrix and additive properties can be achieved. This, however, requires favorable additive-matrix interactions to provide a strong interphase (interface region). In this work we elucidate the properties of two environmentally benign nanocomposite coatings based on a waterborne acrylate formulation with additives from renewable sources, i.e. either cellulose nanocrystals, CNC; or, alternatively, cellulose nanofibrils, CNF. We focus on the corrosion protective properties of these coatings and discuss the reason why the nanocomposite with CNC displays favorable corrosion protection properties whereas that with CNF does not. To this end we utilized scanning electron microscopy, water contact angle measurement, Fourier transform infrared spectroscopy and electrochemical impedance spectroscopy techniques to investigate the microstructure, surface wetting, interactions between cellulosic materials and matrix as well as corrosion protective properties of both composite coatings.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,301 · 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