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Enregistrement W4396223400 · doi:10.18280/rcma.340208

Impact of CuCl2 Addition to PMMA Polymer on Structural and Optical Properties

2024· article· fr· W4396223400 sur OpenAlexvenueno aff
Saba Abdulzahra Obaid Alshiaa, Alyaa Hefdhi Abbas Aziz, Inass Abdulah Zgair, Nahida B. Hasan

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Nanocomposite Synthesis and Irradiation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerMaterials sciencePolymer scienceComposite materialPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pure and CuCl2 Poly(methyl methacrylate) (PMMA) films have been prepared by the solution cast method.The morphology of the films was investigated by atomic force microscopy (AFM).The roughness, grain size, and average diameter of the pure and doped samples vary between an increase and a decrease with an increase the doping concentration.The root mean square (RMS) roughness of the dope of copper nanoparticle CuCl2 on the PMMA polymer was studied from 3D AFM images,increases from (5.27) nm to (10.42) nm.The homogeneity of the surface grains rises with the inuction in the value of the roughness rate with an increase in the dope.The optical characteristics of the polymer films were analyzed in the (200-1200) nm wavelength range.The transmittance, absorption coefficient, band gap, and Urbach have been estimated.The value of the energy band gap was 3.72 eV for an an undoped sample and it has been decreased to be (3.3,3.23, and 3.19) eV for (1%, 2% and 3%) of the doping ratio of CuCl2 while Urbach energy was increased after dopping.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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