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Enregistrement W4281689931 · doi:10.1016/j.polymertesting.2022.107645

A review of electrical and thermal conductivities of epoxy resin systems reinforced with carbon nanotubes and graphene-based nanoparticles

2022· review· en· W4281689931 sur OpenAlexaff
Seyed Rasoul Mousavi, Sara Estaji, Hediyeh Kiaei, Mohammad Mansourian‐Tabaei, Sasan Nouranian, Seyed Hassan Jafari, Holger Ruckdäschel, Mohammad Arjmand, Hossein Ali Khonakdar

Notice bibliographique

RevuePolymer Testing · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphene research and applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceEpoxyCarbon nanotubeGrapheneNanocompositeComposite materialThermalDispersion (optics)Thermal conductivityNanoparticleSurface modificationShrinkageAdhesiveCarbon fibersNanotechnologyComposite numberChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epoxy (EP) resins exhibit desirable mechanical and thermal properties, low shrinkage during cuing, and high chemical resistance. Therefore, they are useful for various applications, such as coatings, adhesives, paints, etc. On the other hand, carbon nanotubes (CNT), graphene (Gr), and their derivatives have become reinforcements of choice for EP-based nanocomposites because of their extraordinary mechanical, thermal, and electrical properties. Herein, we provide an overview of the last decade's advances in research on improving the thermal and electrical conductivities of EP resin systems modified with CNT, Gr, their derivatives, and hybrids. We further report on the surface modification of these reinforcements as a means to improve the nanofiller dispersion in the EP resins, thereby enhancing the thermal and electrical conductivities of the resulting nanocomposites.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,308
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations154
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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