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Enregistrement W3110699018 · doi:10.1103/physrevmaterials.5.025602

Tuning thermal transport in highly cross-linked polymers by bond-induced void engineering

2021· article· en· W3110699018 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePhysical Review Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésPolymervan der Waals forceThermalMonomerContext (archaeology)Molecular dynamicsCovalent bond

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tuning the heat flow is fundamentally important for the design of advanced functional materials. Here polymers are of particular importance because they provide different pathways for the energy transfer. More specifically, the heat flow between the two covalently bonded monomers is over 100 times faster than between the two nonbonded monomers interacting via the van der Waals (vdW) forces. Therefore, the delicate balance between these two contributions often provides a guiding tool for the tunability in thermal transport coefficient $\ensuremath{\kappa}$ of the polymeric materials. Traditionally most studies have investigated $\ensuremath{\kappa}$ in the linear polymeric materials, the recent interests have also been directed towards the highly cross-linked polymers (HCP). In this work, using the generic molecular dynamics simulations, we investigate the factors effecting $\ensuremath{\kappa}$ of HCP. We emphasize the importance of the cross-linking bond types and their influence on the network microstructure, with a goal of providing a guiding principle for the tunability in $\ensuremath{\kappa}$. While these simulation results are discussed in the context of the available experimental data, we also make predictions.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,259 · 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