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Enregistrement W4229985989 · doi:10.1515/ipp-2001-0009

Morphological Characterization of PE Blown Films by Atomic Force Microscopy

2001· article· en· W4229985989 sur OpenAlexaff
Musa R. Kamal, Zhaoyang Tang, Tao Huang

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Roughness and Optical Measurements
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCrystallinityMorphology (biology)Surface roughnessSurface finishMicrostructureFractal dimensionPolyethyleneCharacterization (materials science)Atomic force microscopyComposite materialMicroscopyOptical microscopeSpherulite (polymer physics)NanotechnologyPolymerOpticsFractalScanning electron microscope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The properties of blown polyethylene (PE) films depend on various factors, including crystallinity, morphology, and orientation, in addition to chemical composition. It has been shown that the optical properties are strongly influenced by surface morphology. In this work, non-contact atomic force microscopy (AFM) and polarized light microscopy (PLM) were used to visualize surface and bulk morphology. Various techniques, such as surface and line roughness, surface and line fractal dimension, pair-correlation function and nearest neighbor distance distribution function, are employed to quantify the description of morphology and to compare the morphological characteristics of a number of polyethylene (PE) films of commercial interest. A comprehensive quantitative analysis of surface topography has been performed. The co-monomer of the PE resins was found to play a significant role in the formation and the orientation of spherulite-like domains. The film cross-section microstructure has been evaluated qualitatively by using both AFM and PLM. However, quantitative analysis of bulk morphology cannot be obtained due to knife effects.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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