MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385055758 · doi:10.1122/8.0000647

Effect of steady shear deformation on electrically conductive PP/PS/MWCNT composites

2023· article· en· W4385055758 sur OpenAlexafffund
Daria Strugova, Éric David, Nicole R. Demarquette

Notice bibliographique

RevueJournal of Rheology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCarbon nanotubePercolation thresholdPolypropyleneRheologyElectrical conductorPolystyrenePercolation (cognitive psychology)NanocompositeElectrical resistivity and conductivityShear (geology)Shear rateDeformation (meteorology)Polymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conductive polymeric materials are commonly obtained by adding conductive nanoparticles to blends of immiscible polymers that form a cocontinuous morphology. However, during processing, morphology changes, affecting material properties. This study investigates the impact of steady shear deformation on the morphological and electrical properties of a model system consisting of polypropylene/polystyrene/multiwall carbon nanotubes (MWCNTs). The findings reveal that the deformation results in the coarsening of the blend morphology and disruption of the electrical network, increasing both the rheological and electrical percolation threshold concentrations. The evolution of both electrical and morphological properties depends on MWCNT concentration, strain amplitude, and shear rate. The MWCNT concentration, below a certain level, leads to a disruption in electrical conductivity at high shear rates. However, if the MWCNT concentration is above 1 wt. %, the balance between filler network breakup and nanoparticle diffusion is maintained, resulting in stable electrical conductivity and morphology.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of RheologyMême sujetPolymer crystallization and propertiesTravaux en français237 207