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Enregistrement W7002390395

Morphological and Property Analyses of Multicomponent Block Copolymer Nanocomposites Gels

2010· other· en· W7002390395 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueNCSU Libraries Repository (North Carolina State University Libraries) · 2010
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhilosophy and Phenomenology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésNucleofectionGestational periodFusible alloyLiquationDiafiltrationTSG101
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermoplastic elastomer gels (TPEGs), molecular networks composed of a microphase-separated multiblock copolymer swollen to a large extent by a low-volatility midblock-selective solvent, are ubiquitous in a wide range of contemporary technologies, including home and office products, athletic equipment and telecommunications devices. In this work, we investigate the effect of several network-forming nanoscale modifiers — two different silica nanoparticles, 3 different nanoclays, a multiwalled carbon nanotube and a semicrystalline homopolymer — on the property development of a TPEG prepared from a microphase-ordered poly(styrene-b-(ethylene-co-butylene)-b-styrene) (SEBS) triblock copolymer imbibed with an EB-compatible aliphatic mineral oil. Dynamic rheological measurements of the resultant nanocomposite TPEGs (NCTPEGs) confirm that addition of these modifiers tends to increase the linear viscoelastic threshold, the dynamic elastic modulus (G') and the flow onset temperature (where G' plummets) of the parent TPEG. Variable-temperature stress-relaxation studies indicate that these NCTPEGs undergo substantial relaxation irrespective of added modifier at temperatures above ~60°C. Complementary x-ray diffraction analysis reveals that the nanoclay particles used to generate three series of the NCTPEGs examined here are swollen with copolymer and/or solvent and are therefore intercalated.

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), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,691
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,217 · 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
GenreAutre

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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