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Enregistrement W2971783257 · doi:10.1021/acsami.9b11991

Vitrimer-Cellulose Paper Composites: A New Class of Strong, Smart, Green, and Sustainable Materials

2019· article· en· W2971783257 sur OpenAlexaff
Wei Zhao, Zihao Feng, Zhenhua Liang, Yanfeng Lv, Fukang Xiang, Chuanyin Xiong, Chao Duan, Lei Dai, Yonghao Ni

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesShahjalal University of Science and TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceThermosetting polymerCellulosePolycarbonateDurabilityComposite materialThermal stabilityPolymer scienceSmart materialEngineeringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitrimer, the third category of polymer materials, combines the properties of traditional thermosets and thermoplastics and has gained much interest from industry since the first report in 2011. Currently, many researchers focus on the exploration of new chemistry for novel vitrimer synthesis but pay less attention to the fabrication of vitrimer composites based on known vitrimer systems. The latter can not only largely decrease the cost of vitrimers but also provide a facile way to increase the variety of vitrimer-based materials and extend the applications of vitrimers in different fields. In this study, we developed a new class of vitrimer composite using polycarbonate as a matrix and natural cellulose paper as the reinforcing framework for the first time. The resultant materials possess exceptional mechanical properties and great thermal/chemical stability, simultaneously exhibiting a series of smart properties, such as shape-memory, reshaping, self-healing, and reprocessing. Noteworthily, the two main components of the resultant materials, polycarbonate and natural cellulose, can be easily recycled under mild conditions; thus, these new vitrimer composites qualify as novel green and sustainable materials.

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 seuil0,004

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations115
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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