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Enregistrement W4414090419 · doi:10.6000/1929-5995.2025.14.14

FTIR Analysis of Nanoparticle-Doped Polymer Dispersed Cholesteric Liquid Crystals

2025· article· en· W4414090419 sur OpenAlexvenueno aff
Vishakha Gajghate

Notice bibliographique

RevueJournal of Research Updates in Polymer Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLiquid Crystal Research Advancements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésFourier transform infrared spectroscopyPolymerNanoparticleDopingLiquid crystalAbsorption (acoustics)Fourier transform

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the structural and chemical interactions in nanoparticle-doped polymer dispersed cholesteric liquid crystals using Fourier Transform Infrared (FTIR) spectroscopy. Cholesteric liquid crystals known for their helical structure and optical selectivity, were embedded in a polymer matrix, and doped with silver metal nanoparticles. Samples were fabricated using polymerization-induced phase separation and analyzed through FTIR to examine the addition of nanoparticles and their influence on functional group behavior. Shifts in characteristic absorption bands (C=O, O–H, and metal–oxygen) and appearance of new peaks in the fingerprint region suggested significant interfacial interactions among the nanoparticles and the composite matrix. The findings reveal the effectiveness of FTIR in elucidating the molecular-level effects of nanoparticle doping in liquid crystal-based hybrid systems. Such improvements underscore the significance of nanoparticle–polymer interactions in designing thermally robust functional composites, thereby expanding their potential for advanced structural, optical, and sensing applications.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,016
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,369 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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