MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220853411 · doi:10.1177/00219983221075418

A hydrophobic coating on cellulose nanocrystals improves the mechanical properties of polyamide-6 nanocomposites

2022· article· en· W4220853411 sur OpenAlexafffund
Abdelhaq Benkaddour, Eyüp Can Demir, Nicole C. Jankovic, Chun Il Kim, Mark T. McDermott, Cagri Ayranci

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeSurface modificationPolymerPolyamideUltimate tensile strengthComposite materialMicrocrystalline celluloseCelluloseCoatingChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent demands for high-performance lightweight materials have brought researchers’ attention to various nanoparticles to reinforce polymeric materials. As such, sustainable and stiff cellulose nanocrystals (CNC) have become a popular candidate as nano-reinforcements. While CNC can offer great advantages, such as high mechanical properties and low density, it might agglomerate even in hydrophilic polymers because of its strong affinity to itself (intra and intermolecular hydrogen bonds) which prevents its broader use in industrial applications. This study aims to improve the compatibility between CNC and polyamide 6 (PA6) by a chemical modification that produces a surface polarity drastically different from non-modified CNC. The surface of CNC was rendered by the covalent coupling of stearic acid (SA) to the surface hydroxyl groups to produce stearate modified CNC (CNC SA). The effect of the modification was analyzed for CNC SA reinforced PA6 nanocomposites, and the results are compared to that of non-modified CNC reinforced PA6 samples. The addition of unmodified CNC to PA6 provided a modest improvement while the addition of CNC-SA provided substantial improvement on the modulus and tensile strength of the nanocomposite films.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Composite MaterialsMême sujetAdvanced Cellulose Research StudiesTravaux en français237 207