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Enregistrement W4289524687 · doi:10.1088/2053-1591/ac8642

Morphological investigation of maleic anhydride-grafted nitrile/nanoclay nanocomposites

2022· article· en· W4289524687 sur OpenAlexaff
Mohamed Zemzem, Ludwig Vinches, Stéphane Hallé

Notice bibliographique

RevueMaterials Research Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposites and Properties
Établissements canadiensUniversité de MontréalÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMaleic anhydrideNanocompositeMontmorilloniteExfoliation jointIntercalation (chemistry)Lamellar structureComposite materialChemical engineeringSmall-angle X-ray scatteringNitrilePolymer chemistryScatteringCopolymerPolymerGrapheneChemistryOrganic chemistryNanotechnologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The dispersion and orientation of three different montmorillonite clay nanoparticles embedded in nitrile-based nanocomposites were examined in the current study. Maleic anhydride was grafted onto a nitrile structure for the purpose of enhancing compatibility, and the resulting nanocomposites were investigated. The grafting of maleic anhydride seemed to have a pronounced effect, leading the structure to a near-exfoliation state. Using energy dispersive x-ray spectrometer, the state of distribution of layered silicate clusters in the nanocomposite was assessed, and it was observed that maleic anhydride provided a reduction in the size of agglomerations and enhanced the homogeneity of the system. The intercalation and delamination of the layered silicates over grafting were validated by transmission electron microscopy. Inter-lamellar spacing measurements were found to correlate perfectly with x-ray data. On the other hand, the alignment of the clay nanoparticles was examined by small angle x-ray scattering. A 3D-orientation approach was developed based on the scattering stereographs.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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