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Enregistrement W7055655582

Compatibilisation de mélanges PMMA/PS par des nanoparticules et des copolymères à bloc : effet sur la morphologie et les phénomènes de relaxations interfaciales

2017· article· fr· W7055655582 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorMcGill University
Mots-clésAgrégationSolubilizationPanacheHomogeneous
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ces travaux de thèse présentent une étude du mécanisme de compatibilisation induit par des nanoparticules d’argile dans les mélanges de polymères en utilisant la rhéologie. Pour cela, de la montmorillonite, la laponite et l’halloysite, modifiées ou non, ont été ajoutées à des mélanges PMMA/PS. Les résultats de rhéologie linéaire en cisaillement ont montré que le mécanisme de compatibilisation, particulièrement le phénomène de coalescence, dépendait beaucoup de la localisation des nanoparticules. La montmorillonite modifiée, présente à l’interface entre les polymères, est la plus efficace à inhiber la coalescence et est aussi efficace qu’un copolymère à bloc de haute masse molaire. Ceci est particulièrement intéressant car les nanoparticules d’argile représentent un coût moindre comparé aux copolymères à bloc. Dans ces travaux, une attention spéciale a été portée aux relaxations présentes dans les mélanges. En utilisant la rhéologie linéaire en cisaillement, un effet Marangoni a été mis en évidence pour la première fois dans le cas de nanoparticules d’argile modifiées présentes à l’interface. Enfin, les mélanges soumis à un flux élongationnel puis relaxation ont montré que la relaxation des gouttes de phase dispersée après une importante déformation était plus rapide par ajout d’argiles dispersées dans la matrice et ralentie par des argiles mieux dispersées soit à l’interface, soit dans l’ensemble du mélange.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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