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Enregistrement W4286435971 · doi:10.1016/j.jcomc.2022.100297

A review of the recent developments in flame-retardant nylon composites

2022· review· en· W4286435971 sur OpenAlexaff
Junchang Gao, Yadong Wu, Jun Li, Xuqiang Peng, Dewu Yin, Huile Jin, Shun Wang, Jichang Wang, Xiaohua Wang, Meijin Jin, Zengwen Yao

Notice bibliographique

RevueComposites Part C Open Access · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFlame retardant materials and properties
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China-Zhejiang Joint Fund for the Integration of Industrialization and InformatizationWenzhou Municipal Science and Technology BureauNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFire retardantMaterials scienceComposite materialNylon 6Polymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An overview of recent developments of flame-retardant nylon 6 and nylon 66 is presented in this paper. The research of flame-retardant composites is mainly through adding flame-retardant elements to nylon molecules, which can be divided into physical addition and chemical addition. Each of these two methods has its advantages and disadvantages. In this paper, according to the different addition methods and flame-retardant mechanism of various flame-retardants, the flame-retardant properties of phosphorus flame-retardants, nitrogen flame-retardants, bio based flame-retardants and synergistic systems, as well as their effects on the mechanical properties of flame-retardant composites have been critically reviewed and summarized. This review will objectively explore and give new direction for the development of the flame-retardant nylon materials, which would be more accessible to the emerging field of materials science.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

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)0,0060,002

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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