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Enregistrement W4415186433 · doi:10.1080/09276440.2025.2575541

Constructing hierarchical porous polyimide/reduced graphene oxide sponge as an oil-water separation material with a balanced performance in thermal stability, elasticity, and oil-adsorption

2025· article· en· W4415186433 sur OpenAlexaff
Zhenyu Zhang, Liqun Li, Xiaohui Ning, Ping Yu, Rajeev Sachdeva, Lin Bao, Yan Li

Notice bibliographique

RevueComposite Interfaces · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGrapheneOxideThermalPorosityPorous mediumThermal conductivitySeparation (statistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To overcome the low thermal stability of conventional polymers and the low elasticity of reduced graphene oxide (rGO) as oil-water separation materials, in this study, hierarchical porous polyimide/reduced graphene oxide (PI/rGO) sponges were prepared with SiO2, polyurethane (PU), polyether amine (PEA), and liquid paraffin (LP) templates, respectively. According to experimental results, all four types of PI/rGO exhibit ideal elasticity, wherein the PI/rGO (SiO2), PI/rGO (PEA), and PI/rGO (LP) further exhibit high thermostability and excellent adsorption capability in oil and organic solvents. This study proposed a new strategy to synthesize an oil-separation material with a balanced performance of thermal stability, elasticity, and oil-adsorption.

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 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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