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Enregistrement W4403538398 · doi:10.1002/marc.202400517

Thermal Conductivity of Polymers: A Simple Matter Where Complexity Matters

2024· review· en· W4403538398 sur OpenAlexaff
Debashish Mukherji

Notice bibliographique

RevueMacromolecular Rapid Communications · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMax-Planck-Institut für Polymerforschung
Mots-clésContext (archaeology)Thermal conductivityAmorphous solidPolymerMaterials scienceWork (physics)Range (aeronautics)Engineering physicsThermoelectric materialsThermoelectric effectNanotechnologyThermodynamicsPhysicsComposite materialChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal conductivity coefficient κ measures the ability of a material to conduct a heat current. In particular, κ is an important property that often dictates the usefulness of a material over a wide range of environmental conditions. For example, while a low κ is desirable for the thermoelectric applications, a large κ is needed when a material is used under the high temperature conditions. These materials range from common crystals to commodity amorphous polymers. The latter is of particular importance because of their use in designing light weight high performance functional materials. In this context, however, one of the major limitations of the amorphous polymers is their low κ, reaching a maximum value of ≈0.4 W/Km that is 2-3 orders of magnitude smaller than the standard crystals. Moreover, when energy is predominantly transferred through the bonded connections, κ ⩾ 100 W/Km. Recently, extensive efforts have been devoted to attain a tunability in κ via macromolecular engineering. In this work, an overview of the recent results on the κ behavior in polymers and polymeric solids is presented. In particular, computational and theoretical results are discussed within the context of complimentary experiments. Future directions are also highlighted.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,007

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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