MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1967114321 · doi:10.1021/ma040018k

Effect of Gel Content on Polymer Diffusion in Poly(vinyl acetate-<i>c</i><i>o</i>-dibutyl maleate) Latex Films

2004· article· en· W1967114321 sur OpenAlexafffund
Jun Wu, J. Pablo Tomba, Mitchell A. Winnik, Rajeev Farwaha, Jude Rademacher

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPolymerBranching (polymer chemistry)DiffusionPolymer chemistryAnalytical Chemistry (journal)Vinyl acetateChemistryMolar mass distributionMaterials scienceCopolymerChromatographyOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used energy transfer experiments to examine the rates of polymer diffusion in latex films of two P(VAc−DBM) copolymer samples: one of nominal M w = 250 000 (by GPC, M 250K ) and the other, the high- M sample, with a substantial (50%) gel content. An important feature of this sample is that its sol fraction had a similar molecular weight distribution (similar GPC curves) to that of the M 250K sample. Films of both samples exhibited the viscoelastic response at high frequencies expected for entangled polymers. At low frequencies, the G ‘ and G ‘ ‘ values for the high- M sample were comparable in magnitude over a wide range of frequencies and were proportional to ω 0.5 . This type of behavior is often seen as a signature of a critical gel but appears here for a mixture of gel and randomly branched polymer. Our most important finding is that the rates of intercellular polymer diffusion were very similar in latex films of the two polymers. This result indicates that the diffusion rate depends primarily on the molecular weight and degree of branching of the diffusing species and is much less sensitive to the cross-linked nature of the matrix present in one of the samples.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,985

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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations34
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacromoleculesMême sujetRheology and Fluid Dynamics StudiesTravaux en français237 207