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Enregistrement W3007281894 · doi:10.1002/pat.4890

Flexible electrospun PET/TiO<sub>2</sub> nanofibrous structures: Morphology, thermal and mechanical properties

2020· article· en· W3007281894 sur OpenAlexafffund
Hajer Gallah, Frej Mighri, Abdellah Ajji, Jayita Bandyopadhyay

Notice bibliographique

RevuePolymers for Advanced Technologies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversité LavalPolytechnique MontréalAS Composite (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeAnataseThermal stabilityUltimate tensile strengthNanoparticleChemical engineeringElectrospinningMorphology (biology)Composite materialDispersion (optics)NanotechnologyPolymerPhotocatalysisCatalysisOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this study, a solvothermal method was used to synthesize anatase titanium dioxide (TiO2) nanoparticles in the presence of oleic acid (OA) and oleylamine (OM) as morphology‐directing agents. Functional nanocomposite fibers of poly(ethylene terephtalate) (PET) containing surfactants‐capped TiO2 nanoparticles were developed by electrospinning technique. The morphology, thermal stability and mechanical properties of PET/TiO2 nanocomposite mats were investigated as a function of TiO2 concentration. Morphology investigation showed interesting results in terms of the level of TiO2 dispersion inside the fibers and the improvement of the quality (smoothness) of the fibers' surface when the synthesized nanorhombic TiO2 nanoparticles were used compared to a commercial P25 TiO2 (AEROXIDE P25). The presence of OA and OM on the surface of the nanorhombic synthesized TiO2 led to a significant improvement of TiO2 dispersion inside the PET matrix. Furthermore, the physical interaction between the PET matrix and TiO2 nanoparticles resulted in an enhanced thermal stability, and an increase of the Young's modulus and tensile strength for TiO2 concentration up to 10 wt%.

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 seuil0,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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