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Enregistrement W1594857509 · doi:10.1002/0471440264.pst610

Self‐Immolative Polymers

2015· other· en· W1594857509 sur OpenAlexaff
Bo Fan, Elizabeth R. Gillies

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Polymer Science and Technology · 2015
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDendrimers and Hyperbranched Polymers
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepolymerizationMoietyChemistryPolymerCleavage (geology)MicelleNanotechnologyCombinatorial chemistryPolymer chemistryOrganic chemistryMaterials scienceAqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self‐immolative linear polymers are a recently developed class of materials that typically undergo head‐to‐tail depolymerization in response to the cleavage of stimuli‐responsive end‐caps from their termini. These polymers have been inspired by self‐immolative dendrimers and oligomers that undergo cascades of cyclization and/or elimination reactions in response to the activation or cleavage of a trigger moiety. During the past decade, several backbones have been introduced including polycarbamates, polycarbonates, polythiocarbamates, polythiocarbonates, polyacetals, and poly(benzyl ether)s. These backbones have been tuned to control the depolymerization rate, and end‐caps responsive to stimuli including enzymes, light, heat, acid, and small molecules such as fluoride ions have been incorporated. They have been explored for the development of sensing devices, microcapsules, and nanoscale assemblies such as micelles and vesicles. In these applications, their depolymerization in response to end‐cap cleavage affords effective amplification of these stimuli, resulting in enhanced sensitivity. Their depolymerization kinetics has also been studied in detail. This article will review the development and current status of both the chemistry and application of linear self‐immolative polymers.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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