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Enregistrement W4392816640 · doi:10.1080/25740881.2024.2326129

Multifunctional composite materials for electromagnetic interference shielding

2024· article· en· W4392816640 sur OpenAlex
Geetanjali Sethi, Annu Malhotra, Sangeeta Sachdeva, Payal Mehrotra, Yoshit Bargla, Shweta Jagtap, Arindam Adhikari, Pawan Kumar, Jatis Kumar Dash, Rajkumar Patel

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePolymer-Plastics Technology and Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectromagnetic wave absorption materials
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromagnetic shieldingElectromagnetic interferenceComposite numberMaterials scienceInterference (communication)Composite materialEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing dependence and usage of electronic devices has raised the concern for electromagnetic (EM) shielding. This review article is an overview of ongoing cutting-edge research on electromagnetic shielding materials, their applications, advantages and shortcomings. The article highlights doping of polypyrrole(PPy) with different components to achieve desired properties. The work focusses on methods of achieving desired properties of PPy through doping. We have summarized results of doping it with Graphene, Nickel, MXene, Iron Oxide and CNT to achieve desired properties like better electrical conductivity, flexibility and lighter material, greater tensile strength, biocompatibility, better microwave absorption and better magnetic properties. The review presents compilation of most recent ongoing research in the field of electromagnetic shielding. We have also discussed existing limitations and possible future prospects in the ongoing research.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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