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Enregistrement W2969696791 · doi:10.3390/polym11091378

Investigation on the Preparation and Properties of CMC/magadiite Nacre-Like Nanocomposite Films

2019· article· en· W2969696791 sur OpenAlexaff
Mingliang Ge, Yueying Li, Yinye Yang, Yanwu Wang, Guodong Liang, Guoqing Hu, Jahangir Alam S.M.

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCalcium Carbonate Crystallization and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeThermal stabilityUltimate tensile strengthComposite materialScanning electron microscopeCastingChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The layered hydrated sodium salt-magadiite (MAG), which has special interpenetrating petals structure, was used as a functional filler to slowly self-assemble with sodium carboxy-methylcellulose (CMC), in order to prepare nacre-like nanocomposite film by solvent evaporation method. The structure of prepared nacre-like nanocomposite film was characterized by Scanning Electron Microscope (SEM) and X-ray diffraction (XRD) analysis; whereas, it was indicated that CMC macromolecules were inserted between the layers of MAG to increase the layer spacing of MAG by forming an interpenetrating petals structure; in the meantime, the addition of MAG improved the thermal stability of CMC. The tensile strength of CMC/MAG was significantly improved compared with pure CMC. The tensile strength of CMC/MAG reached the maximum value at 1.71 MPa when the MAG content was 20%, to maintaining high transparency. Due to the high content of inorganic filler, the flame retarding performance and the thermal stability were also brilliant; hence, the great biocompatibility and excellent mechanical properties of the bionic nanocomposite films with the unique interpenetrating petals structure provided a great probability for these original composites to be widely applied in material research, such as tissue engineering in biomedical research.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,193 · 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.

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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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