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Enregistrement W3008964938 · doi:10.1088/2051-672x/ab797e

Reproducibility of superhydrophobic and oleophobic polymeric micro surface topographies

2020· article· en· W3008964938 sur OpenAlexaff
Alberto Baldelli, Ben Bschaden, Alidad Amirfazli, Dan Sameoto

Notice bibliographique

RevueSurface Topography Metrology and Properties · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensUniversity of AlbertaYork UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContact angleMaterials scienceComposite materialPolymerMolding (decorative)ReproducibilityCuring (chemistry)MoldSurface energyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Micro-structured surfaces can provide useful material properties, such as repellency to water, oil, or alcohols. Multiple polymers were investigated based on micro molding replication fidelity of repellent structures using both advancing and receding contact angle measurements. Five different polymers (Loctite 3525, ST-1060, TC-854, TC-8740, and Teflon AF) were chosen based on a range of durometers, for each of which, a recommended curing process was presented. These polymers were micro-structured via a one-step replica molding to create mushroom shaped fibers with overhanging caps. Teflon AF, a low surface energy polymer, produced innovative superhydrophobic as well as oleophobic Micro Surface Topographies (MSTs). Advancing contact angles (CAs) of these microstructures were 166 ± 4.2, 151 ± 2.9, and 119 ± 2.2 when in contact with a water, ethylene, and olive oil droplet respectively. The highest reproducibility was achieved by using a curing procedure of 100 °C for 2 h. However, even in these conditions, 35% of MSTs were not fully reproduced. ST-1060 was considered a good alternative to Teflon AF since, even after five uses of the same casting mold, the advancing CAs decreased less than 2% when in contact with any liquid tested. Polymeric MSTs resistance to an external force was also examined using a gyratory shaker suggesting that softer materials, such as ST-1060, were required to survive exposure to environmental conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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