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Enregistrement W3010664525 · doi:10.1063/5.0004513

Van Gurp–Palmen relations for long-chain branching from general rigid bead-rod theory

2020· article· en· W3010664525 sur OpenAlexafffund
M. A. Kanso, A. Jeffrey Giacomin

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésBranching (polymer chemistry)RheologyDispersityPhysicsShear flowViscoelasticityThermodynamicsChain (unit)PolymerMechanicsPolymer chemistryMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirically, we find that parametric plots of mechanical loss angle vs complex shear modulus may depend neither on temperature [M. van Gurp and J. Palmen, “Time-temperature superposition for polymeric blends,” Rheol. Bull. 67, 5–8 (1998)] nor on average molecular weight [S. Hatzikiriakos, “Long chain branching and polydispersity effects on the rheological properties of polyethylenes,” Polym. Eng. Sci. 40, 2279 (2000)]. Moreover, Hatzikiriakos (2000) discovered that, for fixed polydispersity, these van Gurp–Palmen curves descend with long-chain branching content. In this paper, we find that general rigid bead-rod theory [O. Hassager, “Kinetic theory and rheology of bead-rod models for macromolecular solutions. II. Linear unsteady flow properties,” J. Chem. Phys. 60(10), 4001–4008 (1974)] can explain these descents. We explore the effects of branching along a straight chain in small-amplitude oscillatory shear flow. Specifically, we explore the number of branches, branch length, branch position, and branch distribution.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,693

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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