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Enregistrement W3020753835 · doi:10.1002/marc.202000161

Energy‐Dissipating Polymeric Silicone Surfactants

2020· article· en· W3020753835 sur OpenAlexaff
Kyle Faiczak, Michael A. Brook, Andrea Feinle

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiliconeViscoelasticityMaterials sciencePolymerSilicone oilComposite materialViscosityRheometryPolymer sciencePolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Materials that are able to withstand impact loadings by dissipating energy are crucial for a broad range of different applications, including personal protective applications. Shear-thickening fluids (STFs) are often used for this purpose, but their preparation is still limited, in part, to high production costs. It is demonstrated that polymeric surfactants comprised of linear telechelic sugar-modified silicones-with neither additives nor particles-generate transient polymer networks (TPNs) that represent a promising alternative to STFs. The reported polymers have distinct viscoelastic properties and can turn from a liquid into a rubbery network when force is applied. Saccharide-modified silicones with short chains (degree of polymerization (DP) ≈ 34, 68) are solids, but become energy-absorbing viscoelastic fluids when diluted in low-viscosity silicone oils; longer silicones (DP ≈ 338, 675) with low saccharide contents are viscoelastic fluids at room temperature. Excellent damping properties are found for the reported silicone surfactants, even those containing only 0.1% saccharides. The degree of energy absorption can be tailored simply by controlling the sugar/silicone ratio.

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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,828

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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