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Enregistrement W3113159991 · doi:10.1177/0021998320977643

Highly conductive multi-walled carbon nanotube/polydimethylsiloxane (MWCNT/PDMS) nanocomposite for microfluidic applications

2020· article· en· W3113159991 sur OpenAlexaff
Nasim Jan Mohammadi Dashtaki, Amir Hossein Nassajpour-Esfahani, Morteza Bayareh, Pouya Rezai, Ali Doostmohammadi

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeCarbon nanotubeComposite materialPolydimethylsiloxaneComposite numberElectrical conductorScanning electron microscopeElectrical resistivity and conductivityUltimate tensile strengthMicrofluidicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conductive materials are required for sensing and actuation purposes in microfluidic devices. Electrical and mechanical properties of aligned CNTs/PDMS nanocomposites fabricated in AC and quasi-AC electric fields were measured. Field emission scanning electron microscope and elemental mapping were used to evaluate the microstructural properties of fabricated specimens. Results showed that nanocomposite properties were dependent on CNT concentration. A homogenized and nonagglomerated composite was obtained using a quasi-AC electric field with the voltage of 1075 V zero to peak at a frequency of 100 Hz and current of 35 milliamps when applied to suspension for 2 hours at 80 °C. The aligned nanocomposite with 1 wt% of CNT exhibited an electrical conductivity, Young’s modulus, and tensile strength of 10-6 S/cm, 7.23 MPa, and 1.02 MPa, respectively.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · 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.

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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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