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Enregistrement W4405484320 · doi:10.1016/j.apmt.2024.102558

Lead-free single and dual-filler loaded polychloroprene X-ray shielding nanocomposites

2024· article· en· W4405484320 sur OpenAlexafffund
Aklilu Getnet Messele, Kalin Penev, Kibret Mequanint, Tizazu H. Mekonnen

Notice bibliographique

RevueApplied Materials Today · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueRadiation Shielding Materials Analysis
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésElectromagnetic shieldingNanocompositeComposite materialFiller (materials)Materials scienceNeopreneDual (grammatical number)Lead (geology)X-rayOpticsNatural rubberPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flexible polymers loaded with metal particles other than Pb are emerging composites for X-ray shielding applications. In this study, the X-ray radiation shielding performance of bismuth oxide (Bi 2 O 3 ) and barium sulfate (BaSO 4 ) metal particles embedded in polychloroprene (CR) matrix was evaluated with X-ray tube voltages of 80, 120 and 135 kVp. BaSO 4 and Bi 2 O 3 micro- and nanoparticle were synthesized and successfully loaded (0 – 60 parts per hundred, phr) as singular and dual functional additive of CR matrix . At 80 kVp, CR loaded with BaSO 4 particles (Ba-CR) showed enhanced attenuation capabilities (linear attenuation coefficient, μ = 2.56 cm -1 ). However, at 120 and 135 kVp, Bi-CR composites showed better shielding performance (μ = 1.813 cm -1 and μ = 1.621 cm -1 at 120 and 135 kVp, respectively). The dual-filler composites (Ba/Bi-CR composites) have shown a synergistic effect at 20 phr particle loading (10Ba/10Bi-CR), showing enhanced attenuation in nearly all tube voltages. The results of the study pointed out a promising potential for CR composites with BaSO 4 and/or Bi 2 O 3 additives for lead-free X-ray protective material with more flexibility, light weightiness, and environmentally friendly attributes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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