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Enregistrement W3135460042 · doi:10.32628/cseit19491140

Influence of graphene in natural rubber latex

2019· article· en· W3135460042 sur OpenAlexaff
C R Kemparaju, Rachappa C Tambakke, Nithuna Pramod

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Scientific Research in Computer Science Engineering and Information Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural rubberNatural (archaeology)Polymer scienceComposite materialMaterials scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rubbers are by and large vital materials, can be custom-made by adding fillers to meet the requests flexible industry applications generally Vehicle (elastic) tires are comprised of carbon black, it will experience more pressure, when its surface interacts with the street for a more drawn out timeframe, it is watched that there will be more wear, so to defeat this issue tires materials are joined or blended with GRAPHENE alongside the CARBON BLACK, this will likewise enhances the wear opposition and furthermore it diminishes the heaviness of the tire by a specific sum, in this manner expanding the fuel effectiveness. Graphene is artificially inactive this keeps it from having connection with elastic when they were combined. Other than that, graphene applications likewise being restricted because of its low solvency. Additionally, since graphene is nano filler, the sum included into the elastic will be less. Keeping in mind the end goal to accomplish the improvement of the properties of elastic, the nano filler should be all around scattered and homogenized with the elastic. In this way, so as to build the interfacial collaborations, subordinates of graphene, graphene oxide (GO) and diminished/ reduced graphene oxide (rGO) were utilized. As both of the GO and rGO bears oxygen- containing practical gatherings, which empower them to scatter well in acetone and furthermore in elastic. Subsequently, the properties of graphene are being held. Presently a days, CB faces a few difficulties since it is gotten from raw petroleum, it produces over the top squanders and the mechanical properties like wear obstruction. Keeping in mind the end goal to enhance the wear opposition, in exhibit work we are utilizing graphene in fortification for regular elastic latex. The utilization of Graphene alongside carbon dark (CB) in Natural elastic latex it indicates changes in mechanical properties like wear opposition

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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