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Enregistrement W4319811926 · doi:10.1002/cjce.24857

Polyhedral oligomeric silsesquioxane‐based functional coatings: A review

2023· review· en· W4319811926 sur OpenAlexvenueno aff
Kaka Zhang, Shuaishuai Huang, Qi Zhang, He Zhu, Shiping Zhu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicone and Siloxane Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchChinese University of Hong KongNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSilsesquioxaneMaterials scienceCoatingCovalent bondPolymerFire retardantWettingNanotechnologyMoleculePolymer sciencePolymer chemistryComposite materialOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polyhedral oligomeric silsesquioxane (POSS)‐based coatings have attracted significant attention from academia and industry over the past decades. The three‐dimensional nano‐sized cage with alternating SiO bonds forms the inorganic core of POSS molecules, while organic functional groups are covalently attached to the Si vertices. With this unique structure, they can be integrated with polymers via different approaches, including physical blending, covalent grafting, and chemical cross‐linking. And the inorganic/organic hybrid nature of POSS offers the coating materials with desirable mechanical, anti‐wetting, anti‐corrosive, icephobic, and fire‐retardant properties. This review focuses on the state‐of‐the‐art developments of POSS‐based functional coatings, while their challenges and future research directions are also discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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